transpose 和 permute 交换维度的区别

在PyTorch中，transpose 和 permute 都用于交换张量的维度，但它们的使用场景和功能有些不同：

1. transpose:

   • transpose 方法通常用于交换张量中的两个维度。
   • 它的语法是 tensor.transpose(dim0, dim1)，其中 dim0 和 dim1 是要交换的维度的索引。
   • 例如，如果你有一个形状为 (10, 20, 30) 的张量，tensor.transpose(0, 1) 会将第一个维度和第二个维度交换，结果张量的形状将是 (20, 10, 30)。

2. permute:

   • permute 方法用于根据指定的顺序重新排列张量的所有维度。
   • 它的语法是 tensor.permute(dims)，其中 dims 是一个维度索引的元组，表示新的维度顺序。
   • 例如，如果你有一个形状为 (10, 20, 30) 的张量，tensor.permute(2, 0, 1) 会将第三个维度移到前面，结果张量的形状将是 (30, 10, 20)。

简单来说，transpose 是一个更具体的操作，只能交换两个维度，而 permute 是一个更通用的操作，可以重新排列所有维度。如果你只需要交换两个维度，使用 transpose 可能更直观；如果你需要完全重排维度顺序，那么 permute 是必要的。