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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pytorch 调整某一维度数据顺序的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样 。
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3
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5
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a
=
torch.Tensor(
3
,
4
)
a[
0
],a[
1
]
=
a[
1
],a[
0
]
# 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2])
# 而非预期的(a[1],a[0],a[2])
|
这是因为引用赋值导致的，在交换过程，如下所示，当b的值赋值与a的时候，因为tmp指针与a是同一变量的不同名，故而tmp的内容也会变为b.
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1
2
3
4
5
6
|
# 交换a,b
a,b
=
b,a
# 等价于
tmp
=
a
a
=
b
#此时，tmp = a= b
b
=
tmp
|
故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换，通过对下标索引的方式，对其进行交换 。
|
1
2
3
|
a
=
torch.Tensor(
3
,
4
)
index
=
[
1
,
0
,
2
]
a
=
a[index]
|
以上这篇pytorch 调整某一维度数据顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/SYSU_BOND/article/details/80292484 。
最后此篇关于pytorch 调整某一维度数据顺序的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pytorch 调整某一维度数据顺序的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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