torch(a,b)怎么转化为(b,a)

可以使用`torch.transpose()`函数将形状为`(a,b)`的张量转置为形状为`(b,a)`的张量。例如：

import torch

a = 3
b = 4
x = torch.randn(a, b)
print(x.shape)  # 输出: torch.Size([3, 4])

y = torch.transpose(x, 0, 1)
print(y.shape)  # 输出: torch.Size([4, 3])

其中，`torch.transpose()`函数的第一个参数是待转置的张量，第二个和第三个参数是需要交换的维度的索引。在上述例子中，我们将第0个维度和第1个维度进行了交换，得到了形状为`(b,a)`的张量。

相关问题

音色转换损失函数cycleLoss = torch.mean( torch.abs(real_A - cycle_A)) + torch.mean(torch.abs(real_B - cycle_B))

这个损失函数是用来衡量音色转换的质量的。其中real_A和real_B是原始音频，cycle_A和cycle_B是将原始音频转换后再转回来的音频。这个损失函数的意义是计算原始音频与经过转换后再转回来的音频之间的差异，即转换的损失。其中，torch.abs是求绝对值，torch.mean是求平均值。这个损失函数的值越小，说明转换的质量越好。

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

这段代码是一个训练循环，用于在每个训练批次中训练 `attgan` 模型。

首先，使用 `progressbar(train_dataloader)` 创建了一个进度条对象，用于在训练过程中显示进度。

然后，通过迭代 `train_dataloader` 获取每个批次的图像 `img_a` 和属性 `att_a`。在循环中，调用 `attgan.train()` 将 `attgan` 设置为训练模式。

接下来，将图像和属性数据移动到 GPU 上（如果 `args.gpu` 为真）或者保持在 CPU 上。使用 `torch.randperm(len(att_a))` 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 `att_a` 中的属性值重新排序得到 `att_b`。

之后，使用 `.type(torch.float)` 将属性数据的类型转换为浮点型。

最后，将属性数据经过一系列数学计算进行归一化处理。`att_a` 的值乘以2，并减去1，然后再乘以命令行参数 `args.thres_int` 的值。这个过程将属性数据缩放到 -1 到 1 的范围内。

总结起来，这段代码通过迭代训练数据加载器获取每个批次的图像和属性数据。然后，对属性数据进行一系列的预处理操作，包括属性值的随机乱序和归一化处理。这些数据将被用于训练 `attgan` 模型。