number of dims don't match in permute

这个错误通常是由于在调用 `permute` 函数时维度不匹配引起的。`permute` 函数用于重新排列张量的维度，需要指定一个新维度的顺序。如果新的维度顺序与原始张量的维度顺序不匹配，就会出现这个错误。

要解决这个问题，可以检查调用 `permute` 函数时的维度参数是否正确。确保新的维度顺序与原始张量的维度顺序匹配。也可以尝试使用 `transpose` 函数代替 `permute` 函数进行维度重排，因为 `transpose` 函数更容易使用并且不容易出错。

相关问题

RuntimeError: number of dims don't match in permute

这个错误通常发生在使用 `permute` 函数时，指定的维度不符合张量的实际维度。

要解决这个问题，可以检查输入张量的维度以及 `permute` 函数中指定的维度是否匹配。请确保输入张量和 `permute` 函数中指定的维度具有相同的长度，并且没有重复的维度。另外，还需要注意 `permute` 函数中指定的维度顺序是否正确。

例如，如果输入的张量的形状为 `(batch_size, height, width, channels)`，则可以使用以下代码将其转换为 `(batch_size, channels, height, width)` 的形状：

rgbd = rgb.permute(0, 3, 1, 2)

在这个例子中，`permute` 函数中指定的维度为 `(0, 3, 1, 2)`，分别表示原始张量的第 1 维、第 4 维、第 2 维和第 3 维。这样的指定顺序与转换后的张量的形状相对应，因此可以避免出现维度不匹配的错误。

RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 2 is not equal to len(dims) = 3

这个错误通常是因为你正在尝试对一个维度不匹配的稀疏张量执行`permute`操作。请确保你的输入张量的维度与你要进行操作的维度顺序匹配。

另外，如果你要使用PyTorch的`permute`函数对稀疏张量进行操作，你需要先将稀疏张量转换为密集张量，然后再进行操作。例如：

import torch

# 创建一个稀疏张量
indices = torch.tensor([[0, 1, 1],
                        [2, 0, 2]])
values = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, [3, 3])

# 将稀疏张量转换为密集张量
dense_tensor = sparse_tensor.to_dense()

# 对密集张量进行permute操作
result = dense_tensor.permute(0, 2, 1)

在这个示例中，我们首先创建了一个稀疏张量，然后使用`to_dense`方法将其转换为密集张量，最后对密集张量执行`permute`操作。