[人工智能]torch.transpose()

首先transpose是为了转换矩阵维度的，在numpy和pytorch中的作用都是一样的，分别举例说明：

arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

目标：将矩阵 arr 的0维度和1维度进行交换
需要注意，transpose每次只能转换两个维度

np.transpose()

np_transpose = arr.transpose((1, 0, 2))
np_transpose = np.transpose(arr, (1, 0, 2))	# 和上一行代码操作结果一致
print(np_transpose, np_transpose.shape)

[[[ 0  1  2  3]
  [12 13 14 15]]

 [[ 4  5  6  7]
  [16 17 18 19]]

 [[ 8  9 10 11]
  [20 21 22 23]]] (3, 2, 4)

torch.transpose()

使用方法和numpy有略微不同

tensor_arr = torch.tensor(arr)
torch_transpose = tensor_arr.transpose(0, 1)
torch_transpose = torch.transpose(tensor_arr, 0, 1)	# 和上一行代码的结果一致
print(torch_transpose, torch_transpose.shape)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
         [12, 13, 14, 15]],

        [[ 4,  5,  6,  7],
         [16, 17, 18, 19]],

        [[ 8,  9, 10, 11],
         [20, 21, 22, 23]]], dtype=torch.int32) torch.Size([3, 2, 4])

这里通过索引讲解一下：
在原始的矩阵 arr 中，每个元素的索引号可以表示成
$$?\begin{array}{cccc}000& 001& 002& 003\\ 010& 011& 012& 013\\ 020& 021& 022& 023\\ 030& 031& 032& 033\end{array}??\begin{array}{cccc}100& 101& 102& 103\\ 110& 111& 112& 113\\ 120& 121& 122& 123\\ 130& 131& 132& 133\end{array}?$$
将维度为0和维度为1进行转换，那么新索引可以表示为
$$?\begin{array}{cccc}000& 001& 002& 003\\ 100& 101& 102& 103\\ 200& 201& 202& 203\\ 300& 301& 302& 303\end{array}??\begin{array}{cccc}010& 011& 012& 013\\ 110& 111& 112& 113\\ 210& 211& 212& 213\\ 310& 311& 312& 313\end{array}?$$
将对应索引进行拼接，就是最终的 （3， 2， 4）的shape了
所以transpose更深层次的意义是将 矩阵 中数值的索引顺序改变，例：原来[0, 2] 索引的数值 2 在 transpose 后的矩阵中通过[2, 0] 索引，在高维度 tensor 通过这种理解对 transpose 操作就会更为清晰，

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