torch permute

`torch.permute()`是PyTorch中的一个函数，用于对张量的维度进行重新排列。 它将返回一个新的张量，该张量与原始张量具有相同的数据，但其维度按指定顺序重新排列。

例如，假设我们有一个3维张量（即形状为[3, 4, 5]），我们可以使用`permute`函数将其重新排列为[4, 5, 3]的张量。

以下是使用`permute`函数重新排列张量的示例代码：

import torch

# 创建一个3维张量
x = torch.randn(3, 4, 5)

# 使用permute函数重新排列张量的维度
y = x.permute(1, 2, 0)  # 将第1维移动到最后一维，第2维移动到第1维，第3维移动到第2维

# 打印张量的形状
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([4, 5, 3])

在上面的代码中，我们使用`permute`函数将张量`x`的维度从`[3, 4, 5]`重新排列为`[4, 5, 3]`的新张量`y`。具体来说，我们将张量的第1维移动到最后一维，将第2维移动到第1维，将第3维移动到第2维。

相关问题

torch.permute

`torch.permute`是PyTorch中的一个函数，用于对张量进行维度重排。它可以用来交换张量的维度顺序或者将张量的维度转置。

具体来说，`torch.permute(*dims)`函数会返回一个新的张量，其中维度的顺序与输入张量相同，但是维度的顺序被重新排列成参数`dims`所指定的顺序。参数`dims`应该是一个整数元组，用于指定新的维度顺序。例如，如果输入张量的维度顺序是`(batch_size, sequence_length, embedding_size)`，并且你想将其转换成`(batch_size, embedding_size, sequence_length)`的顺序，那么你可以使用以下代码：

import torch

# 创建一个大小为(2, 3, 4)的随机张量
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 将维度顺序从(batch_size, sequence_length, embedding_size)变为(batch_size, embedding_size, sequence_length)
x_permuted = x.permute(0, 2, 1)

在上面的代码中，`x`是一个大小为`(2, 3, 4)`的随机张量。我们使用`x.permute(0, 2, 1)`将其转换成了大小为`(2, 4, 3)`的张量`x_permuted`，其中维度的顺序变成了`(batch_size, embedding_size, sequence_length)`。

需要注意的是，`torch.permute`返回的是一个新的张量，原始张量并没有被修改。因此，如果你想要将张量的维度重排并将结果保存到原始张量中，你需要将结果赋值给原始张量，如下所示：

import torch

# 创建一个大小为(2, 3, 4)的随机张量
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 将维度顺序从(batch_size, sequence_length, embedding_size)变为(batch_size, embedding_size, sequence_length)
x = x.permute(0, 2, 1)

torch.permute()

torch.permute() 是一个 PyTorch 中的函数，用于对张量进行维度重排。它可以接受一个整数列表作为参数，用于指定新的维度顺序。例如，如果有一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，可以使用 torch.permute(2, 0, 1) 将其转换为形状为 (5, 3, 4) 的张量。