permute_channels

torchvision.transforms.v2.functional.permute_channels(inpt: Tensor, permutation: list[int]) → Tensor

根据给定的排列顺序调整输入张量的通道。

此函数支持普通的 Tensor、PIL.Image.Image 以及 torchvision.tv_tensors.Image 和 torchvision.tv_tensors.Video。

示例

>>> rgb_image = torch.rand(3, 256, 256)
>>> bgr_image = F.permute_channels(rgb_image, permutation=[2, 1, 0])

参数:

permutation (List[int]) –

输入通道索引的有效排列。元素索引决定了输入中的通道索引，而值决定了输出中的通道索引。例如，permutation=[2, 0 , 1]

• 将 ìnpt[..., 0, :, :] 放入 output[..., 2, :, :]，

• 将 ìnpt[..., 1, :, :] 放入 output[..., 0, :, :]，并且

• 将 ìnpt[..., 2, :, :] 放入 output[..., 1, :, :]。

抛出:

ValueError – 如果 len(permutation) 与输入中的通道数不匹配。