PyTorch中permute函数未按预期变换张量维度该如何处理？

• 你对permute参数的传序逻辑理解正确，但前两位参数顺序填反了。原张量wtf = torch.rand(3, 3, 512, 256)的4个维度索引对应如下：
  • 索引0：尺寸3
  • 索引1：尺寸3
  • 索引2：尺寸512
  • 索引3：尺寸256
• 你之前调用permute(2,3,1,0)，是按「索引2→新维度0、索引3→新维度1、索引1→新维度2、索引0→新维度3」的规则重排，自然得到(512, 256, 3, 3)的输出。
• flip函数不能用来交换维度的原因：flip是沿指定维度翻转张量的元素顺序，不会改变维度本身的排列顺序，比如你对(512,256,3,3)的第0维做flip，只是把第0维的512个元素倒序排列，形状完全不会变化。

直接把permute的前两个参数交换顺序即可，修改后的代码如下：

import torch

wtf = torch.rand(3, 3, 512, 256)
# 把原索引3放在新维度0，原索引2放在新维度1，即可得到目标尺寸
wtf = wtf.permute(3, 2, 1, 0)
print(wtf.shape)

运行后输出为torch.Size([256, 512, 3, 3])，符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlwaysNull