本文详细介绍了深度学习中常见的维度变换操作，包括view与reshape、unsqueeze、squeeze、expand和repeat以及transpose与permute。这些操作对于数据的重塑和模型构建至关重要，尤其在全连接层的应用中。注意reshape可能导致维度信息丢失，unsqueeze用于插入维度，squeeze用于去除单元素维度，expand则在需要时复制数据，而repeat会直接复制。了解并熟练掌握这些技巧能有效提升模型构建和训练的效率。
1.维度变换有如下几个操作：第一种：view与reshape:注意要符合物理意义上的变换；比如下面的例子，就很适合放在全连接层里面:
第一种：view与reshape:注意要符合物理意义上的变换；比如下面的例子，就很适合放在全连接层里面:
不同的表述会对数据有不一样的理解：
但reshape也会有致命的问题：会丢失掉维度信息；恢复会出问题；
第二种：unsqueeze的使用：
插入维度的例子：
其中要注意的是插入位置，0就是第一个位置之前，-1是最后一个之后；
正负要注意在之前插入还是之后插入的区别。
下面是一个具体的案例，加入要把f叠加在b上，但维度神马的都不一样，这时就要用到维度变换了。
而squeeze是用来挤压维度的：
第三种是expand和repeat:
区别为：
expand只有在有需要的时候才会真正复制数据，而repeat会直接复制数据；
在使用expand时，-1表示保持原来的维度不变；
主动复制数据的repeat:但一般不建议用repeat;
第四种：一个转置操作：
tanspose:要注意数据的维度顺序必须和存储顺序一致；
第五种：permute，一个更方便的交换操作：
一直在强调的格式：
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