pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

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,b
a,b = b,a
# 等价于
tmp = a
a = b #此时，tmp = a= b
b = 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]

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