张量结构操作

torch.transpose可以交换张量的维度，torch.transpose常用于图片存储格式的变换上。

#在第0维插入长度为1的一个维度

d = torch.unsqueeze(s,axis=0) ?

# 改成 （3,6）形状的张量
b = a.view([3,6]) #torch.reshape(a,[3,6])
print(b.shape)
print(b)

# 改回成 [1,3,3,2] 形状的张量
c = torch.reshape(b,[1,3,3,2]) # b.view([1,3,3,2])?
print(c)

如果张量在某个维度上只有一个元素，利用torch.squeeze可以消除这个维度。

torch.unsqueeze的作用和torch.squeeze的作用相反。

可以用torch.cat方法和torch.stack方法将多个张量合并，可以用torch.split方法把一个张量分割成多个张量。

torch.cat和torch.stack有略微的区别，torch.cat是连接，不会增加维度，而torch.stack是堆叠，会增加维度。? （这个是把多张图片张量合并成一个batch用的张量操作方法）

?