如何用NHWC数据初始化火炬NCHW通道的最后张量？

Question

现在我有一个张量，它的内存格式和形状都是NHWC。如果我想最后将它更改为NCHW形状和通道，如下所示：

x = x.to(memory_format=torch.channels_last)

它具有NCHW形状，但通道步长为1，因此不会引起记忆运动。有没有办法在没有内存开销的情况下实现它？

Answer 1

使用x = torch.permute(0, 3, 1, 2)不应造成任何重大开销。由于C= 1，数据的连续性被保持，因此数据缓冲区不受影响。

import torch

t = torch.rand(5, 224, 224, 1)
print(f"is t contiguous? {t.is_contiguous()}")  # returns True
t = t.permute(0, 3, 1, 2)
print(f"is t contiguous? {t.is_contiguous()}")  # returns True, again