pytorch transpose

PyTorch `transpose`函数可以用来交换张量的维度顺序。它返回一个新的张量，该张量是原始张量的转置。

torch.transpose(input, dim0, dim1) -> Tensor

其中，`input`是要转置的张量，`dim0`和`dim1`是要交换的维度的索引。

以下是一个例子：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

# 转置 x 的维度
y = torch.transpose(x, 0, 1)

print(y)

输出:

tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

在这个例子中，我们将二维张量 `x` 的维度0和维度1进行了交换，得到了新的张量 `y`。

相关问题

pytorch transpose实例代码

以下是 PyTorch 中 transpose 的示例代码：

import torch

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

# 对张量进行转置操作
y = x.transpose(, 1)

# 打印转置后的张量
print(y)

这段代码创建了一个 2x3 的张量 x，然后对其进行了转置操作，将第 维和第 1 维进行了交换。最后打印出转置后的张量 y。

pytorch的transpose方法

pytorch的transpose方法用于交换矩阵的两个维度。它的用法是transpose(dim0, dim1)，其中dim0和dim1是要交换的维度的索引。这个方法和torch.transpose()函数的作用是一样的。

下面是一个使用pytorch的transpose方法的例子：

import torch

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

# 使用transpose方法交换矩阵的两个维度
y = x.transpose(0, 1)

print(y)

输出结果为：

tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

这个例子中，我们创建了一个2x3的矩阵x，然后使用transpose方法将其转置为一个3x2的矩阵y。通过指定dim0为0，dim1为1，我们实现了将矩阵的行和列进行交换的效果。