1. view/reshape：形状改变，数据不变
Example:
In[1]: x = torch.rand(4,1,28,28)
In[2]: x.size()
Out[2]: torch.Size([4, 1, 28, 28])
In[3]: y = x.view(4,28*28)
In[4]: y.size()
Out[4]: torch.Size([4, 784])
In[5]: y = x.reshape(4,28*28)
In[6]: y.size()
Out[6]: torch.Size([4, 784])
2. squeeze/unsqueeze：压缩/扩展维度
Example:
In[1]: x = torch.rand(4,1,28,28)
In[2]: x.size()
Out[2]: torch.Size([4, 1, 28, 28])
In[3]: y = x.squeeze()
In[4]: y.size()
Out[4]: torch.Size([4, 28, 28]) #默认去掉所有为元素个数为1的维度
In[5]: y = x.squeeze(1)
In[6]: y.size()
Out[6]: torch.Size([4, 28, 28])
In[7]: y = x.squeeze(2)
In[8]: y.size()
Out[8]: torch.Size([4, 1, 28, 28]) #元素个数不为1的维度不能squeeze().
In[9]: y = x.unsqueeze(2)
In[10]: y.size()
Out[10]: torch.Size([4, 1, 1, 28, 28]) #参数就是插入位置
3. t：转置
Example:
In[1]: x = torch.randn(2, 3)
In[2]: x.size()
Out[2]: torch.Size([2, 3])
In[3]: y = x.t() #转置只针对二维张量
In[4]: y.size()
Out[4]: torch.Size([3, 2])
4. tranpose/ permute：两两置换/多次置换
Example:
In[1]: x = torch.rand(4,1,28,28)
In[2]: x.size()
Out[2]: torch.Size([4, 1, 28, 28])
In[3]: y = x.transpose(0, 1)
In[4]: y.size()
Out[4]: torch.Size([1, 4, 28, 28])
In[5]: y = x.permute(3, 2, 1, 0))
In[6]: y.size()
Out[6]: torch.Size([28, 28, 1, 4])
5. expand/repeat：扩大/重复
Example:
In[1]: x = torch.rand(4,1,1,1)
In[2]: x.size()
Out[2]: torch.Size([4, 1, 1, 1])
In[3]: y = x.expand(4,1,28,28)
In[4]: y.size()
Out[4]: torch.Size([4, 1, 28, 28])
In[5]: y = x.repeat(4,1,28,28)
In[6]: y.size()
Out[6]: torch.Size([16, 1, 28, 28]) #参数是repeat倍数
6. broadcasting:unsqueeze+expand
此外，在进行维度变换时，要注意数据顺序的实际意义！！！
