pypto.transpose#

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。指定的维度 dim0 和 dim1 将被交换。

函数原型#

transpose(input: Tensor, dim0: int, dim1: int) -> 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2-5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。

dim0

输入

源操作数，要交换的第一个维度的索引，从0开始计数。

dim1

输入

源操作数，要交换的第二个维度的索引，从0开始计数。

返回值说明#

返回一个与输入数据类型一致的Tensor，其中 dim0 与 dim1 的维度位置被对调。

约束说明#

  1. TileShape和输入input维度一致，用于切分input。

  2. 输入维度dim0，dim1 的取值范围为：-D ≤ dim ≤ D-1，其中D为input的维度数。

  3. 当前Transpose实现存在约束，只能支持以下场景转置：

  • 2维：任意轴

  • 3维：任意轴

  • 4维：支持：0轴和2轴，1轴和 3轴，2轴和3轴, 1轴和 2轴, 不支持：0轴和3轴, 0轴和1轴

  • 5维：支持：3轴和 4轴，其他不支持

4.涉及尾轴转置的场景，需要预留一块临时空间，用来搬运。

示例：

input : [a, b, c, d] TileShape为[t0, t1, t2, t3] 数据类型为DT_FP32

dim0: 2

dim1: 3

预留的临时空间为：t0 * t1 * align(t2, 16) * align(t3, 32 / sizeof(DT_FP32))

调用示例#

TileShape设置示例#

说明：调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输入input一致。

示例1：输入intput shape为[m, n, p]，dim0为1，dim1为2，输出为[m, p, n], TileShape设置为[m1, n1, p1], 则m1, n1, p1分别用于切分m, n, p轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16, 32)

接口调用示例#

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

结果示例如下：

输入数据x: [[ 1.0028, -0.9893,  0.5809],
            [-0.1669,  0.7299,  0.4942]]
输出数据y: [[ 1.0028, -0.1669],
            [-0.9893,  0.7299],
            [0.5809,  0.4942]]