torch中的torch.view() torch.permute()和 torch.transpose()以及numpy中的numpy.random.permutation()

直入主题： 1.torch.view()是先把所有的Tensor()变成一维数据，然后按需(数据的维度)索取。举个例子 如果参数中出现-1值，那么这个位置的数据就要按照其他位置来判断了。比如上述例子中， 这个-1的值是4，是由其他位置(这里是2)计算得来的，只要保证数据的数量一致就可以。 2.torch.permute() 相比之下permute()的理解要稍微复杂一点。 其作用是把原来Tenso

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