pytorch张量转置

pyrch中可以使用`rch.Tensor.()`方法对张量进行转置操作，该方法不会改变原始张量，而是返回一个新的转置张量。例如，对于一个2x3的张量，可以使用以下代码进行转置操作：\```pyth\impor torch\n\x = torch.r(2, 3)\y = x.()\pri(y)\```\输出结果为：\```\sor([[-.1745, -.0327],\ [ .1869, -.0456],\ [-.1284, -.1045]])\```\其中，原始张量`x`的形状为2x3，转置后的张量`y`的形状为3x2。\n\另外，如果需要对张量的维度进行重新排列，可以使用`rch.Tensor.permu(*ims)`方法。该方法接受一个可变参数`*ims`，用于指定新的维度顺序。例如，对于一个3x4x5的张量，可以使用以下代码进行维度重排操作：\```pyth\impor torch\n\x = torch.r(3, 4, 5)\y = x.permu(1, 2, )\pri(y.shap)\```\输出结果为：\```\rch.Siz([4, 5, 3])\```\其中，原始张量`x`的形状为3x4x5，维度重排后的张量`y`的形状为4x5x3。\n\

相关问题

pytorch 张量

PyTorch张量是PyTorch框架中的核心数据结构之一。它类似于NumPy的多维数组，但提供了GPU加速和自动求导等功能。

在PyTorch中，张量可以是标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）或更高维的数组。可以使用torch.Tensor类创建张量对象。

以下是一个创建和操作PyTorch张量的示例：

import torch

# 创建一个空的3x3浮点型张量
x = torch.empty(3, 3)
print(x)

# 创建一个随机初始化的3x3浮点型张量
y = torch.rand(3, 3)
print(y)

# 创建一个全零的整型张量
z = torch.zeros(2, 2, dtype=torch.int)
print(z)

# 使用数据直接创建张量
data = [1, 2, 3, 4]
a = torch.tensor(data)
print(a)

# 张量的形状
print(a.shape)

# 张量的大小
print(a.size())

# 张量的运算
b = torch.tensor([5, 6, 7, 8])
c = a + b
print(c)

以上代码演示了创建、形状、大小和运算等基本操作。PyTorch还提供了丰富的张量操作和数学函数，可以进行矩阵乘法、转置、索引、切片等操作。

pytorch 共轭转置

# 共轭转置
import torch

# 创建一个复数张量
variable = torch.complex(real=torch.tensor(1, dtype=torch.float64), imag=torch.tensor(2, dtype=torch.float64))

# 对复数张量进行共轭转置
conjugate_transpose = torch.conj(variable)

# 打印共轭转置后的结果
print(conjugate_transpose)