pytorch中有两种方式可以实现tensor指定维度的交换，第一个是torch.permute()，第二个方法是torch.transpose()。
二者不同是torch.permute()可以同时交换多个维度，而torch.transpose()每次只能交换两个维度。
方式一：torch.permute()
参数列表：
- input：待交换的张量
- dims：需要交换维度的索引
该函数会按照我们指定维度方式重新排列，例如我们下面定义了一个张量维度为【2，3，4】，如果我们要将维度变为【4，3，2】，就需要交换第一个维度和第三个维度，那我们传入的参数维度索引就应该为【2，1，0】，该索引对应维度的顺序，原来是【0，1，2】，现在是【2，1，0】。
a = torch.randn(2, 3, 4)
print(a.shape)
print(torch.permute(a, (2, 1, 0)).shape)
torch.Size([2, 3, 4])
torch.Size([4, 3, 2])
或者还可以使用transpose函数直接交换维度
方式二：torch.transpose()
对于该方法每次只能交换两个维度，输入的参数很简单就是需要交换的两个维度的索引。
print(torch.transpose(a, 0, 1).shape)
torch.Size([3, 2, 4])
文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新
