作者：煉己者
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最近在看swin transformer的代碼序矩，在這里記錄一下遇到的torch.roll的用法。
# swin transformer中移位的操作
class CyclicShift(nn.Module):
def __init__(self, displacement):
super().__init__()
self.displacement = displacement
def forward(self, x):
return torch.roll(x, shifts=(self.displacement, self.displacement), dims=(1, 2))
torch.roll(input, shifts, dims=None) 這個函數(shù)到底是干啥的跋破，咋用的呢簸淀？
簡單說，它就是用來移位的毒返，是順移租幕。input是咱們要移動的tensor向量，shifts是要移動到的位置拧簸，要移動去哪兒劲绪，dims是值在什么方向上(維度)去移動。比如2維的數(shù)據(jù)盆赤，那就兩個方向贾富，橫著或者豎著。對了牺六，關(guān)鍵的一句話颤枪，所有操作針對第一行或者第一列，主要是這個"第一"淑际，下面舉例子給大家做解釋畏纲，自己慢慢體會
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
>>> x
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> torch.roll(x, 1, 0)
tensor([[7, 8, 9],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
torch.roll(x, 1, 0) 這行代碼的意思就是把x的第一行(0維度)移到1這個位置上，其他位置的數(shù)據(jù)順移春缕。
x——咱們要移動的向量
1——第一行向量要移動到的最終位置
0——從行的角度去移動
再來一個列的例子
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
>>> x
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> torch.roll(x, -1, 1)
>>> x
tensor([[2, 3, 1],
[5, 6, 4],
[8, 9, 7]])
torch.roll(x, -1, 1) 這行代碼的意思就是把x的第一列(1維度)移到-1這個位置(最后一個位置)上盗胀，其他位置的數(shù)據(jù)順移。
shifts和dims可以是元組淡溯，其實(shí)就是分步驟去移動读整，再舉個例子
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
>>> x
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> torch.roll(x, (0,1), (1,1))
tensor([[3, 1, 2],
[6, 4, 5],
[9, 7, 8]])
torch.roll(x, (0,1), (1,1)) 這行代碼的意思：
第一步，把x的第一列(1維度)移到0這個位置(原地不動)上咱娶，其他位置的數(shù)據(jù)順移米间。(所有數(shù)據(jù)原地不動)
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).view(3, 3)
>>> x
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> a = torch.roll(x, 0, 1)
>>> a
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
第二步，把a(bǔ)的第一列(1維度)移到1這個位置上膘侮，其他位置的數(shù)據(jù)順移屈糊。
>>> a = torch.roll(x, 0, 1)
>>> a
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> b = torch.roll(a, 1, 1)
>>> b
tensor([[3, 1, 2],
[6, 4, 5],
[9, 7, 8]])
以上便是torch.roll()函數(shù)的用法，大家有疑問可以在底下評論交流琼了，跑跑代碼逻锐，便可迎刃而解
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