PyTorch：.movedim() 与 .moveaxis() 与 .permute()

Question

我对 PyTorch 完全陌生，我想知道在 .moveaxis() 和 .movedim() 方法方面我是否缺少任何东西。对于相同的参数，输出完全相同。也不能这两种方法都换成.permute()吗？

一个例子供参考：

import torch

mytensor = torch.randn(3,6,3,1,7,21,4)

t_md = torch.movedim(mytensor, 2, 5)
t_ma = torch.moveaxis(mytensor, 2, 5)

print(t_md.shape, t_ma.shape)
print(torch.allclose(t_md, t_ma))

t_p = torch.permute(mytensor, (0, 1, 3, 4, 5, 2, 6))

print(t_p.shape)
print(torch.allclose(t_md, t_p))

Answer 1

是的，moveaxis 是movedim 的别名（类似于swapaxes 和swapdims）。¹

是的，这个功能可以通过 permute 实现，但是移动一个轴同时保持所有其他轴的相对位置是 common enough use-case 以保证它自己的语法糖。

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1. 术语取自numpy：

   torch.movedim() 的别名。

   这个函数相当于 NumPy 的 moveaxis 函数。