关于pytorch张量维度转换大全
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[1 tensor.view()](#1 tensor.view())
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[2 tensor.reshape()](#2 tensor.reshape())
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[3 tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()](#3 tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze())
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- [3.1 tensor.squeeze() 降维](#3.1 tensor.squeeze() 降维)
- [3.2 tensor.unsqueeze(idx)升维](#3.2 tensor.unsqueeze(idx)升维)
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[4 tensor.permute()](#4 tensor.permute())
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[5 torch.cat(a,b,dim)](#5 torch.cat([a,b],dim))
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[6 tensor.expand()](#6 tensor.expand())
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[7 tensor.narrow(dim, start, len)](#7 tensor.narrow(dim, start, len))
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[8 tensor.resize_()](#8 tensor.resize_())
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[9 tensor.repeat()](#9 tensor.repeat())
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view() 转换维度
reshape() 转换维度
permute() 坐标系变换
squeeze()/unsqueeze() 降维/升维
expand() 扩张张量
narraw() 缩小张量
resize_() 重设尺寸
repeat(), unfold() 重复张量
cat(), stack() 拼接张量
1 tensor.view()
view() 用于改变张量的形状 ，但不会改变张量中的元素值 。
用法1：
例如，你可以使用view 将一个形状是（2，3）的张量变换成（3，2）的张量；
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = x.view(3, 2) 上面的操作相当于，先把形状为**（2，3）的tensor展平，变成（1，6），然后再变成（3，2）.**
用法2：
转换前后张量中的元素个数不变。view()中若存在某一维的维度是-1 ，则表示该维的维度根据总元素个数和其他维度尺寸自适应调整 。注意，view()中最多只能有一个维度的维数设置成-1。
z = x.view(-1,2)
举例子：
在卷积神经网络中，经常会在全连接层用到view进行张量的维度拉伸：
假设输入特征是BCH*W 的4维张量，其中B表示batchsize，C表示特征通道数，H和W表示特征的高和宽，在将特征送入全连接层之前，会用.view将转换为B*(CHW)的2维张量 ，即保持batch不变，但将每个特征转换为一维向量。
2 tensor.reshape()
reshape()与view()使用方法相同。
3 tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()
3.1 tensor.squeeze() 降维
（1）若squeeze()括号内为空，则将张量中所有维度为1的维数进行压缩 ，如将1,2,1,9的张量降维到2,9维；若维度中无1维的维数，则保持源维度不变，如将23 4维的张量进行squeeze，则转换后维度不会变。
（2）若squeeze(idx) ，则将张量中对应的第idx维 的维度进行压缩，如1,2,1,9的张量做squeeze(2)，则会降维到1,2,9维的张量；若第idx维度的维数不为1，则squeeze后维度不会变化。
例如：
3.2 tensor.unsqueeze(idx)升维
在第idx维进行升维，将tensor由原本的维度n，升维至n+1维 。如张量的维度维2*3，经unsqueeze(0)后，变为1,2,3维度的张量。
4 tensor.permute()
坐标系转换，即矩阵转置 ，使用方法与numpy array的transpose相同 。permute()括号内的参数数字指的是各维度的索引值。permute是深度学习中经常需要使用的技巧，一般的会将BCHW的特征张量 ，通过转置转化为BHWC的特征张量 ，即将特征深度转换到最后一个维度，通过调用**tensor.permute(0, 2, 3, 1)**实现。
torch.transpose只能操作2D矩阵的转置，而permute()函数可以对任意高维矩阵进行转置；
简单理解：permute()相当于可以同时操作tensor的若干维度，transpose只能同时作用于tensor的两个维度。
permute和view/reshape虽然都能将张量转化为特定的维度，但原理完全不同，注意区分。view和reshape处理后，张量中元素顺序都不会有变化，而permute转置后元素的排列会发生变化，因为坐标系变化了。
5 torch.cat(a,b,dim)
在第dim维度进行张量拼接 ，要注意维度保持一致 。
假设a为h1w1的二维张量，b为h2 w2的二维张量，torch.cat(a,b,0)表示在第一维进行拼接 ，即在列方向拼接 ，所以w1和w2必须相等。torch.cat(a,b,1)表示在第二维进行拼接，即在行方向拼接，所以h1和h2必须相等 。
假设a为c1h1 w1的二维张量，b为c2h2 w2的二维张量，torch.cat(a,b,0)表示在第一维进行拼接，即在特征的通道维度进行拼接，其他维度必须保持一致，即w1=w2，h1=h2。torch.cat(a,b,1)表示在第二维进行拼接，即在列方向拼接，必须保证w1=w2，c1=c2；torch.cat(a,b,2)表示在第三维进行拼接，即在行方向拼接，必须保证h1=h2，c1=c2；
6 tensor.expand()
扩展张量 ，通过值复制的方式，将单个维度扩大为更大的尺寸 。使用expand()函数不会使原tensor改变，需要将结果重新赋值。下面是具体的实例：
以二维张量为例：tensor是1n或n 1维的张量，分别调用tensor.expand(s, n)或tensor.expand(n, s)在行方向和列方向进行扩展。
expand()的填入参数是size
7 tensor.narrow(dim, start, len)
narrow()函数起到了筛选一定维度上的数据作用.
python
torch.narrow(input, dim, start, length)->Tensorinput是需要切片的张量，dim是切片维度，start是开始的索引，length是切片长度，实际应用如下：
8 tensor.resize_()
尺寸变化，将tensor截断为resize_后的维度.
9 tensor.repeat()
tensor.repeat(a,b)将tensor整体在行方向复制a份，在列方向上复制b份
参考：
pytorch中与tensor维度变化相关的函数（持续更新） - weili21的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/438099006
【pytorch tensor张量维度转换（tensor维度转换）】
https://blog.csdn.net/x_yan033/article/details/104965077