pytorch 调整某一维度数据顺序的方法


						在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样





a = torch.Tensor(3,4)

a[0],a[1] = a[1],a[0]



# 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2])

# 而非预期的(a[1],a[0],a[2])





这是因为引用赋值导致的，在交换过程，如下所示，当b的值赋值与a的时候，因为tmp指针与a是同一变量的不同名，故而tmp的内容也会变为b。





# 交换a,b

a,b = b,a

# 等价于

tmp = a

a = b #此时，tmp = a= b

b = tmp



故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换，通过对下标索引的方式，对其进行交换





a = torch.Tensor(3,4)

index = [1,0,2]

a = a[index]



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