pytorch （1，28，56）变为（28，56，1）

可以使用PyTorch的permute函数来转置张量的维度，具体代码如下：

import torch

x = torch.randn(1, 28, 56)
x_transpose = x.permute(1, 2, 0)  # 将第1、2、3维转置为28、56、1

print(x_transpose.shape)  # 输出(28, 56, 1)

需要注意的是，转置操作只是改变张量的维度顺序，张量本身的数值并没有改变。

相关问题

如何把 [32，256, 56, 56]变成 [256, 56, 56]了，在pytorch钟

### 回答1：
可以使用 PyTorch 中的 `view()` 函数来实现 Tensor 的形状变换。在这个例子中，我们可以使用以下代码将形状为 `[32, 256, 56, 56]` 的 Tensor 变形为形状为 `[256, 56, 56]` 的 Tensor：

import torch

# 创建一个形状为 [32, 256, 56, 56] 的 Tensor
x = torch.randn(32, 256, 56, 56)

# 变形为形状为 [256, 56, 56] 的 Tensor
x = x.view(256, 56, 56)

`view()` 函数返回一个新的 Tensor，而不会改变原来的 Tensor。如果新的形状无法与原来的形状兼容，则会抛出一个错误。

### 回答2：
要将 [32, 256, 56, 56] 变成 [256, 56, 56]，可以使用 PyTorch 中的索引技巧进行操作。具体步骤如下：

1. 导入 PyTorch:

import torch

2. 创建一个 PyTorch 张量:

tensor = torch.tensor([32, 256, 56, 56])

3. 使用索引操作来提取所需元素:

new_tensor = tensor[1:]

这样，我们就成功地将列表 [32, 256, 56, 56] 变成了 [256, 56, 56]。最终的结果保存在 `new_tensor` 变量中。

可以通过打印 `new_tensor` 来验证结果:

print(new_tensor)

输出应为:

tensor([256,  56,  56])

### 回答3：
要将列表[32, 256, 56, 56]变成[256, 56, 56]，可以使用PyTorch的张量操作来实现。

首先，将列表转换为PyTorch张量。可以使用torch.tensor()函数将列表转换为张量，代码如下：

import torch

lst = [32, 256, 56, 56]
tensor = torch.tensor(lst)

接下来，我们可以使用索引操作来提取需要的元素。在PyTorch中，索引从0开始。要提取索引为1之后的所有元素，可以使用tensor[1:]，其中1表示起始索引，冒号表示提取该索引之后的所有元素。代码如下所示：

new_tensor = tensor[1:]

最后，我们可以将新的张量转换回列表，可以使用new_tensor.tolist()将张量转换为列表。代码如下：

new_lst = new_tensor.tolist()

最终的完整代码如下：

import torch

lst = [32, 256, 56, 56]
tensor = torch.tensor(lst)

new_tensor = tensor[1:]
new_lst = new_tensor.tolist()

经过以上步骤，就将列表[32, 256, 56, 56]成功地变成了[256, 56, 56]。

请注意，PyTorch是一个功能强大的深度学习框架，并不仅限于列表操作。它提供了丰富的张量操作、神经网络模型以及训练工具，可以在深度学习任务中发挥重要作用。

如何将[32, 256, 56, 56]变成[2, 256, 56, 56]，在pytorch钟

可以使用`view()`函数将张量的形状改为所需形状。在本例中，可以使用以下代码将张量形状从[32, 256, 56, 56]改为[2, 256, 56, 56]：

import torch

x = torch.randn(32, 256, 56, 56)
x = x.view(2, -1, 56, 56)

在`view()`函数中，第一个参数是所需的形状，其中-1表示自动计算该维度的大小，以便总元素数与原始形状相同。在本例中，我们将第一维大小从32改为2，将其余维度保持不变。