torch 数据维度更换

要更换 PyTorch 中张量（Tensor）的维度，可以使用 `torch.view()` 方法。该方法可以改变张量的形状，但要确保新形状与原始形状兼容，即张量元素总数保持不变。

以下是一个示例，展示如何更换张量的维度：

import torch

# 创建一个 2x3 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看原始张量形状
print("原始形状:", x.shape)  # 输出: 原始形状: torch.Size([2, 3])

# 更换维度为 3x2
y = x.view(3, 2)

# 查看新张量形状
print("新形状:", y.shape)  # 输出: 新形状: torch.Size([3, 2])

在上述示例中，我们首先创建了一个形状为 (2, 3) 的张量 `x`。然后，我们使用 `view()` 方法将其形状更改为 (3, 2)，并将结果存储在新的张量 `y` 中。最后，我们打印了 `y` 的形状。

请注意，`view()` 方法返回一个新的张量，而不会修改原始张量。