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

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。

# 交换a,ba,b = b,a# 等价于tmp = aa = b #此时，tmp = a= bb = 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

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。