tensorflow的permute

TensorFlow中的`tf.transpose`可以实现`permute`的功能。`tf.transpose`函数可以对张量的维度进行重新排列，并返回一个新的张量。例如，对于一个形状为`(batch_size, height, width, channels)`的4D张量，我们可以使用`tf.transpose`将其转换为`(batch_size, width, height, channels)`的形状，代码示例如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个4D张量，形状为(batch_size, height, width, channels)
x = tf.random.normal([32, 256, 256, 3])

# 将张量的维度重新排列，转换为(batch_size, width, height, channels)的形状
x_permuted = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

在上述代码中，`x`是一个形状为`(32, 256, 256, 3)`的4D张量，`x_permuted`是一个形状为`(32, 256, 256, 3)`的新张量，其中`width`和`height`的位置已经交换。`perm`参数指定了新张量的维度排列方式，`[0, 2, 1, 3]`表示将原来的第1维（`batch_size`）保持不变，将原来的第2维（`height`）和第3维（`width`）交换，最后一维（`channels`）保持不变。