torch.transpose

torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor

Возвращает тензор, являющийся транспонированной версией input. Указанные измерения dim0 и dim1 меняются местами.

Если input является тензором с шагами, то результирующий out тензор разделяет свою базовую память с тензором input, поэтому изменение содержимого одного из них повлияет на содержимое другого.

Если input является разреженным тензором, то результирующий out тензор не разделяет базовую память с тензором input.

Если input является разреженным тензором с сжатой структурой (SparseCSR, SparseBSR, SparseCSC или SparseBSC), аргументы dim0 и dim1 должны быть либо обе размерностями пакетных данных, либо обе размерностями разреженных данных. Размерности пакетных данных разреженного тензора — это размерности, предшествующие разреженным размерностям.

Примечание

Транспонирование, меняющее местами разреженные размерности тензора с SparseCSR или SparseCSC структурой, приведет к изменению структуры между двумя вариантами. Транспонирование разреженных размерностей тензора с `SparseBSR` или SparseBSC структурой также приведет к результату с противоположной структурой.

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim0 (int) – первая размерность для транспонирования
• dim1 (int) – вторая размерность для транспонирования

Пример:

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 1.0028, -0.9893,  0.5809],
        [-0.1669,  0.7299,  0.4942]])
>>> torch.transpose(x, 0, 1)
tensor([[ 1.0028, -0.1669],
        [-0.9893,  0.7299],
        [ 0.5809,  0.4942]])

См. также torch.t().