图解PyTorch中的Transpose操作

在PyTorch中，我们时常会对张量进行转置操作。若张量是二维的，则非常容易理解。若张量维度更高，则会令人摸不到头脑。

高维张量究竟是怎么转置的？简单来说，就是将参与转置的维度抽出来，将内侧的子张量视为一个元素；这样，抽出来的两个维度便是正常的二维矩阵，此时便容易理解了。转置完成后，恢复原样即可。

这么说是比较抽象的，一图解百忧！: )请看下面的图！