pytorch中转置

回答: 在PyTorch中，可以使用`torch.transpose()`函数来进行张量的转置操作。转置操作可以改变张量的维度顺序。根据提供的引用内容，我们可以看到转置操作前后的张量大小。例如，引用\[1\]中的输出`torch.Size(\[1, 2, 3\]) torch.Size(\[2, 1, 3\])`表示转置前的张量大小为`(1, 2, 3)`，转置后的张量大小为`(2, 1, 3)`。同样地，引用\[2\]和\[3\]中的输出也展示了转置操作前后的张量大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch中的转置卷积详解——全网最细](https://blog.csdn.net/w55100/article/details/106467776)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

pytorch 共轭转置

# 共轭转置
import torch

# 创建一个复数张量
variable = torch.complex(real=torch.tensor(1, dtype=torch.float64), imag=torch.tensor(2, dtype=torch.float64))

# 对复数张量进行共轭转置
conjugate_transpose = torch.conj(variable)

# 打印共轭转置后的结果
print(conjugate_transpose)

pytorch 向量转置

在PyTorch中，可以使用`.t()`方法来实现向量的转置操作。`.t()`方法可以应用于张量（包括向量）和矩阵，将其转置为相应的形状。

下面是一个示例代码，展示了如何使用`.t()`方法来实现向量的转置：

import torch

# 创建一个向量
vector = torch.tensor([1, 2, 3])

# 使用 .t() 方法进行转置
transposed_vector = vector.t()

print("原始向量：", vector)
print("转置后的向量：", transposed_vector)

输出结果为：

原始向量： tensor([1, 2, 3])
转置后的向量： tensor([1, 2, 3])

请注意，由于向量本身就是一维的，因此转置操作不会改变向量的形状。在这个示例中，转置后的向量与原始向量相同。