关心差别的可以直接看[3.不同点]和[4.连续性问题]

前言

在pytorch中转置用的函数就只有这两个

1. transpose()
2. permute()

注意只有transpose()有后缀格式：transpose_()：后缀函数的作用是简化如下代码：

x = x.transpose(0,1)
等价于
x.transpose_()
# 相当于x = x + 1 简化为 x+=1
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这两个函数功能相同，有一些在内存占用上的细微区别，但是不影响编程、可以忽略

1. 官方文档

transpose()

torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor
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函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1

参数:

• input (Tensor) – 输入张量，必填
• dim0 (int) – 转置的第一维，默认0，可选
• dim1 (int) – 转置的第二维，默认1，可选

permute()

permute(dims) → Tensor
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将tensor的维度换位。

参数：

• dims (int…*)-换位顺序，必填

2. 相同点

1. 都是返回转置后矩阵。
2. 都可以操作高纬矩阵，permute在高维的功能性更强。

3.不同点

先定义我们后面用的数据如下

# 创造二维数据x，dim=0时候2，dim=1时候3
x = torch.randn(2,3)       'x.shape  →  [2,3]'
# 创造三维数据y，dim=0时候2，dim=1时候3，dim=2时候4
y = torch.randn(2,3,4)   'y.shape  →  [2,3,4]'
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1. 合法性不同

torch.transpose(x)合法， x.transpose()合法。
tensor.permute(x)不合法，x.permute()合法。

参考第二点的举例

2. 操作dim不同：

transpose()只能一次操作两个维度；permute()可以一次操作多维数据，且必须传入所有维度数，因为permute()的参数是int*。

举例

# 对于transpose
x.transpose(0,1)     'shape→[3,2] '  
x.transpose(1,0)     'shape→[3,2] '  
y.transpose(0,1)     'shape→[3,2,4]' 
y.transpose(0,2,1)  'error，操作不了多维'

# 对于permute()
x.permute(0,1)     'shape→[2,3]'
x.permute(1,0)     'shape→[3,2], 注意返回的shape不同于x.transpose(1,0) '
y.permute(0,1)     "error 没有传入所有维度数"
y.permute(1,0,2)  'shape→[3,2,4]'
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3. transpose()中的dim没有数的大小区分；permute()中的dim有数的大小区分

举例，注意后面的shape：

# 对于transpose，不区分dim大小
x1 = x.transpose(0,1)   'shape→[3,2] '  
x2 = x.transpose(1,0)   '也变换了，shape→[3,2] '  
print(torch.equal(x1,x2))
' True ，value和shape都一样'

# 对于permute()
x1 = x.permute(0,1)     '不同transpose，shape→[2,3] '  
x2 = x.permute(1,0)     'shape→[3,2] '  
print(torch.equal(x1,x2))
'False，和transpose不同'

y1 = y.permute(0,1,2)     '保持不变，shape→[2,3,4] '  
y2 = y.permute(1,0,2)     'shape→[3,2,4] '  
y3 = y.permute(1,2,0)     'shape→[3,4,2] '  
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4.关于连续contiguous()

经常有人用view()函数改变通过转置后的数据结构，导致报错
RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compatible with input tensor's....

这是因为tensor经过转置后数据的内存地址不连续导致的,也就是tensor . is_contiguous()==False
这时候reshape()可以改变该tensor结构，但是view()不可以，具体不同可以看view和reshape的区别
例子如下：

x = torch.rand(3,4)
x = x.transpose(0,1)
print(x.is_contiguous()) # 是否连续
'False'
# 再view会发现报错
x.view(3,4)
'''报错
RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compatible with input tensor's....
'''

# 但是下面这样是不会报错。
x = x.contiguous()
x.view(3,4)
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我们再看看reshape()

x = torch.rand(3,4)
x = x.permute(1,0) # 等价x = x.transpose(0,1)
x.reshape(3,4)
'''这就不报错了
说明x.reshape(3,4) 这个操作
等于x = x.contiguous().view()
尽管如此，但是torch文档中还是不推荐使用reshape
理由是除非为了获取完全不同但是数据相同的克隆体
'''
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调用contiguous()时，会强制拷贝一份tensor，让它的布局和从头创建的一毛一样。
（这一段看文字你肯定不理解，你也可以不用理解，有空我会画图补上）

只需要记住了，每次在使用view()之前，该tensor只要使用了transpose()和permute()这两个函数一定要contiguous().

5.总结

最重要的区别应该是上面的第三点和第四个。

另外，简单的数据用transpose()就可以了，但是个人觉得不够直观，指向性弱了点；复杂维度的可以用permute()，对于维度的改变，一般更加精准。