本文通过PyTorch中的tensor实例，详细解释了多维tensor在内存中的存储方式，以及如何进行矩阵变换。特别是通过四维矩阵a = torch.arange(1,121).view(4,3,2,5)的例子，展示了维度转换的逻辑，并通过a.transpose(0,3)操作，说明了维度交换的过程。推荐观看3Blue1Brown的线性代数本质视频以深入理解底层原理。"
39429095,1867343,理解网络字节序与主机字节序的转换,"['网络编程', '字节序', 'TCP/IP']
以pytorch 中tensor 为例
1、上来先看一个图，tensor在内存中存储的方式： 这个图一定要理解。
无论多少维的tensor，在内存都是这么存的，“指针”里面会有 dim的信息（如3行2列）
2、来一个四维矩阵： 4*3*2*5 a = torch.arange(1,121).view(4,3,2,5)，120个数，长啥样子，自己代码一下吧，太长了。分类的原理：
（1） 先将120个数分为4等分，每一部分30个数（第一维是4）
（2） 再将每分30个数分成3等分，每部分10个数（第二维是3）
（3） 每部分的10个数分成2等分，每部分5个数（第三维是2）
（4） 每部分的5个数5等分，每部分1个数（第四维是1）
3、a.transpose(0,3) ：让大家理解这个计算过程：
（1） 打开excel，将120个数，按照“ 1 ”的方式，列出来，一下只是部分截图，建议大家自己做一遍
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