高维矩阵转置 PyTorch的Permute和Transpose的区别

在深度学习的数据变换过程中，coding出现很多permute和transpose，：

import torch
image = torch.randn(3,32 ,512, 512)
image = image.permute(1,0,2,3)
print(image.shape)
image = torch.randn(3,32 ,512, 512)
image = image.transpose(0,1)
print(image.shape)

结果：

torch.Size([32, 3, 512, 512])
torch.Size([32, 3, 512, 512])

permute可以对任意高维矩阵进行转置操作。
transpose只能操作2D矩阵的转置，在多维矩阵可以进行二维的转置，连续使用transpose可实现permute多维的转置