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在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交換數(shù)據(jù)那樣
a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 這會導致a的結(jié)果為a=(a[1],a[1],a[2]) # 而非預期的(a[1],a[0],a[2])
這是因為引用賦值導致的，在交換過程，如下所示，當b的值賦值與a的時候，因為tmp指針與a是同一變量的不同名，故而tmp的內(nèi)容也會變?yōu)閎。
# 交換a,b a,b = b,a # 等價于 tmp = a a = b #此時，tmp = a= b b = tmp
故而在我們通過另外一種方式來對其進行交換，通過對下標索引的方式，對其進行交換
a = torch.Tensor(3,4) index = [1,0,2] a = a[index]
以上這篇pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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