pytorch，把一个[2*500*512]的张量转换为[2*10*50*512]的张量，然后对50的那个维度，只取第一个值，最后得到[2*10*512]的张量

要将一个PyTorch张量从形状 `[2 * 500 * 512]` 转换为形状 `[2 * 10 * 50 * 512]` 并仅保留第50维的第一个值，可以按照以下步骤操作：

1. **堆叠（Stacking）**: 首先，我们需要将两个相同大小但独立的张量沿第50维堆叠，这可以通过 `torch.stack()` 函数完成。假设我们有两个张量 `tensor1` 和 `tensor2`，它们都有形状 `[2 * 500 * 512]`。

   import torch

   tensor1 = ...  # 假设 tensor1 是 [2 * 500 * 512] 的张量
   tensor2 = ...  # 同样假设 tensor2 是 [2 * 500 * 512] 的张量

   stacked_tensor = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=4)
   print(stacked_tensor.shape)  # torch.Size([2, 500, 512, 2])

2. **重塑（Reshaping）**: 接下来，我们将堆叠后的张量沿新的第10维进行重塑，这样会创建一个新的维度，而其他维度保持不变。

   reshaped_tensor = stacked_tensor.view(2, 10, 500, 512)
   print(reshaped_tensor.shape)  # torch.Size([2, 10, 500, 512])

3. **切片（Slicing）**: 最后，为了只保留第50维的第一个值，我们可以使用索引来选择这个元素。然而，在这里，由于张量是连续存储的，我们实际上不需要切片，因为我们已经得到了想要的结果。如果我们真的想切片，应该这样做，但通常这不是必需的，因为前面的操作已经完成了需求。

   # 如果非要切片，这将是错误的做法，因为每个元素都是一个完整的向量，不是单个值
   # sliced_tensor = reshaped_tensor[:, :, :, 0]  # 这里不会改变结果，因为整个50维是一个值

所以，最终得到的张量仍然是 `[2 * 10 * 512]` 的形状。由于我们的操作并未涉及切片，实际输出与原始张量的第50维长度相同。