pytorch维度调换

要调换 PyTorch 张量的维度，你可以使用 `permute` 或 `transpose` 方法。这两种方法都可以用来重新排列张量的维度。

例如，假设你有一个形状为 `(3, 4, 5)` 的张量 `x`，你想要将它的维度调换为 `(4, 5, 3)`。你可以使用 `permute` 方法来实现：

x_permuted = x.permute(1, 2, 0)

这里的参数 `(1, 2, 0)` 指定了新的维度顺序，即第一个维度变为原来的第二个维度，第二个维度变为原来的第三个维度，第三个维度变为原来的第一个维度。

另一种方法是使用 `transpose` 方法：

x_transposed = x.transpose(0, 1).transpose(1, 2)

这里的参数 `(0, 1)` 和 `(1, 2)` 指定了两次转置操作，分别将第一个和第二个维度进行调换。

无论是使用 `permute` 还是 `transpose`，它们都不会改变张量的数据，只是重新排列了维度。

相关问题

pytorch调换维度

以下是两种PyTorch调换维度的方法：

1.使用permute()函数进行维度交换

import torch

a = torch.rand(4, 3, 28, 32)
b = a.permute(0, 2, 3, 1) # 将第0维和第2维、第3维和第1维交换
print(b.shape) # 输出：torch.Size([4, 28, 32, 3])

2.使用transpose()函数进行维度交换

import torch

a = torch.tensor([1.2, 2.3])
b = a.transpose(0, 0) # 将第0维和第0维交换
print(b.shape) # 输出：torch.Size([2])

pytorch维度拼接

在PyTorch中，可以使用torch.cat()函数来进行维度拼接。引用\[3\]中的示例代码展示了如何在第一个维度进行拼接。具体来说，如果有两个张量a和b，它们的维度分别为(4, 32, 8)和(5, 32, 8)，我们可以使用torch.cat(\[a, b\], dim=0)来将它们在第一个维度进行拼接。拼接后的张量的形状将变为(9, 32, 8)。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch学习5：合并和拼接](https://blog.csdn.net/qq_32317661/article/details/124837315)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch 维度拼接与维度拆分](https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/93723535)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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