tensor.permute（DIM1、M2に、DIM3、...）
並び替えるには、任意の高次元の行列に置き換えることができる。しかし、唯一のtensor.permute（）はこの方法を呼び出します
x = torch.rand(2,3,4)
print("x.shape:", x.shape)
x = x.permute(2,1,0)
print("x.shape:", x.shape)
出力：
x.shape: torch.Size([2, 3, 4])
x.shape: torch.Size([4, 3, 2])
[Finished in 1.0s]
例2：
t.rand(2,3,4,5).permute(3,2,0,1).shape
Out[669]: torch.Size([5, 4, 2, 3])
要約
変換が行われない前に着信並び替える方法パラメータが寸法で、DIMが[0、1、2]の方法は、変換は一次元及び二次元0交換を表します
torch.transpose（テンソル、DIM1、DIM2）
2D動作転置行列を転置することができる（転置は、二次元の間で切り替えるための時間であり、他の寸法は変わりません）。呼び出すには二つの方法があります。効果並び替える連続使用転置を達成することができます
torch.transpose(Tensor, 1, 0)
t.rand(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape
Out[672]: torch.Size([5, 4, 2, 3])
t.rand(2,3,4,5).transpose(1,0).transpose(2,1).transpose(3,1).shape
Out[670]: torch.Size([3, 5, 2, 4])
転置と並び替えるとの違い
主な違いは、転置のみ二次元の間で切り替えることができる場合、それはいくつかの次元に変換することができ並べ替えます
