TensorFlow和Torch中的基本函数异同（一）——拼接函数，转置函数，增加维度函数

拼接函数：tf.concat()等价于torch.cat()

转置函数：torch中：对二维Tensor转置操作transpose(dim1,dim2)或者直接t();

                                          对多维Tensor转置操作permute(dim1,dim2,...,dimn),

                                          例如：x = torch.Tensor(3,4,2,5)

y = x:permute(2,3,1,4) -- 等价于 y = x:transpose(1,3):transpose(1,2)

输出：y:size()

结果为：4

2

3

5

TensorFlow中：调用tf.transpose()来实现转置

针对一维Tensor：

例如：x = [[1 2 3] [4 5 6]]

tf.transpose(x) ==> [[1 4]

[2 5]

[3 6]]

tf.transpose(x) 等价于：

tf.transpose(x perm=[1, 0]) ==> [[1 4]

[2 5]

[3 6]]

针对多维Tensor：

例如：a=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])

array([[[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]],

[[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

x=tf.transpose(a,[0,2,1])

array([[[ 1, 4],

[ 2, 5],

[ 3, 6]],

[[ 7, 10],

[ 8, 11],

[ 9, 12]]])

x=tf.transpose(a,[1,0,2])

array([[[ 1, 2, 3],

[ 7, 8, 9]],

[[ 4, 5, 6],

[10, 11, 12]]])

x=tf.transpose(a,[2,1,0])

array([[[ 1, 7],

[ 4, 10]],

[[ 2, 8],

[ 5, 11]],

[[ 3, 9],

[ 6, 12]]])

x=tf.transpose(a,[1,2,0])

array([[[ 1, 7],

[ 2, 8],

[ 3, 9]],

[[ 4, 10],

[ 5, 11],

[ 6, 12]]])

增加维度：TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input,dim,name=None)函数

Torch中，使用nn.unsqueeze(pos [,numInputDims])在pos位置上插入1.