PyTorch：如何正确将张量重塑为(2,2,3,3)维度的矩阵

要正确重塑张量A，你需要先调整维度顺序，再执行reshape操作，具体步骤如下：

1. 交换维度：将原张量A的第1维和第2维（0索引）交换，把每个行的两个元素维度移到前面，此时张量形状变为(2, 2, 9)。
2. 重塑形状：将调整后的张量重塑为(2, 2, 3, 3)，此时9个元素会按顺序排列成3x3的矩阵。

对应的PyTorch代码：

# 假设A是你的输入张量
corrected_tensor = A.transpose(1, 2).reshape(2, 2, 3, 3)

或者使用permute实现相同的维度交换：

corrected_tensor = A.permute(0, 2, 1).reshape(2, 2, 3, 3)

为什么直接reshape不行？ #

reshape是按照张量在内存中的存储顺序直接重新划分形状。原张量A的内存存储顺序是：A[0][0][0], A[0][0][1], A[0][1][0], A[0][1][1], ...，直接reshape会把这些交错的元素填充到新形状中，导致结果不符合预期。而先交换维度，能把同一位置的元素（比如所有行的第一个值）集中在一起，再reshape就能得到你想要的3x3矩阵排列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JosephM