pypto.permute

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明

返回一个Tensor，该Tensor是输入Tensor的转置版本。根据指定的维度顺序重新排列输入张量的维度，该算子不改变张量中元素的总数和内容，只改变维度的排列方式。

函数原型

permute(input: Tensor, const std::vector<int> &perm) -> Tensor

参数说明

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。 支持的类型为：Tensor。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_BF16，DT_INT16，DT_UINT16，DT_FP32，DT_INT32，DT_UINT32。 不支持空Tensor；Shape仅支持1-5维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。 算子对不同 Shape 支持不同，详见约束说明。
perm	输入	维度顺序列表。必须是一个包含所有维度索引的排列，长度与输入张量的维度数相同。每个维度索引在 0 到 ShapeSize-1 范围内且不重复。

返回值说明

返回一个与输入数据类型一致的Tensor，其维度顺序按照 perm 指定的顺序重新排列。

调用示例

TileShape设置示例

调用该operation接口前，应通过 set_vec_tile_shapes 设置TileShape。TileShape的维度应与输入input一致。

示例：输入input shape为 [2, 3, 4]，目标排列为 [2, 0, 1]，TileShape可设置为 [2, 3, 4] 或根据切分需求设置合适的值。

pypto.set_vec_tile_shapes(2, 3, 4)

接口调用示例

x = pypto.tensor([1, 2, 3, 4], pypto.DT_FP32)
perm = [3, 1, 0, 2]
y = pypto.permute(x, perm)

结果示例如下：

输入数据x: [[[[ 0.9586, -0.4325,  0.7582, -2.6209],
              [ 1.0931, -0.3324, -2.3653, -0.0324],
              [ 1.6083,  1.3619, -0.1481,  0.4394]],

             [[ 0.2353, -0.7177, -0.4954,  0.4158],
              [-0.9788, -1.4224,  0.2558,  1.5322],
              [-0.6645,  2.1023,  0.8968,  0.8690]]]],

输出数据y: [[[[ 0.9586,  1.0931,  1.6083]],
             [[ 0.2353, -0.9788, -0.6645]]],

            [[[-0.4325, -0.3324,  1.3619]],
             [[-0.7177, -1.4224,  2.1023]]],

            [[[ 0.7582, -2.3653, -0.1481]],
             [[-0.4954,  0.2558,  0.8968]]],

            [[[-2.6209, -0.0324,  0.4394]],
             [[ 0.4158,  1.5322,  0.8690]]]]