permute、transpose、view、reshape、unsequeeze与flatten

Pytorch中view, transpose, permute等方法的区别
关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释
transpose 只能交换两个维度，参数是（dim1，dim2）。与原数组共内存空间 （np.transpose(dims)接受的参数是维度列表）
permute 也是交换维度，参数是维度列表（dim1,dim2,dim3,…）。不与元素组公用内存空间
view：
reshape(self,dim)：变形
unsequeeze(self,dim)：解压缩 增加一个长度为1的维数。
sequeeze(self)：压缩数组，去掉维度为1的维度
flatten(self):将数据处理为一维向量

transpose和permute操作后，数组是不连续的

a1 = a.permute((2,1,0))
a2= a.transpose(0,2)
print(a1==a2)
print(a1.is_contiguous())
print(a2.is_contiguous())

不连续的数组，不能使用view().推荐使用reshape()

a1_view = a1.view(2,-1)## 会报错，数组不连续
print(a1_view)

将不连续数组变成连续数组，用contiguous()方法

a1_conti = a1.contiguous()
a1_view = a1_conti.view(2,12)

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创建数组的方式，第一种生成的是浮点型的，后面的是整型