Pytorch中tensor.T（torch.T）解析

官网：tensor.T，tensor.T表示对tensor张量进行转置，解析如下图所示：

2.1 一维张量转置（与原张量相同）

a = torch.randn(3)
a,a.T

结果如下所示：
(tensor([ 1.62, -0.06, -1.31]), tensor([ 1.62, -0.06, -1.31]))

2.2 二维张量转置

a = torch.randn(2,3)
a,a.T #a.T结果由两行三列变成三行两列

结果如下所示：
(tensor([[-1.14,  0.35, -1.82],
         [ 2.33,  1.34,  0.11]]),
 tensor([[-1.14,  2.33],
         [ 0.35,  1.34],
         [-1.82,  0.11]]))

2.3 三维张量转置

a = torch.randn(2,3,3)
a,a.T

结果如下所示：
(tensor([[[-0.57, -0.99, -1.53],
          [ 0.03,  0.56,  1.36],
          [ 0.89, -0.46,  1.48]],
 
         [[-0.31, -0.62, -0.04],
          [ 1.39, -2.48, -1.09],
          [-0.28, -1.24,  0.47]]]),
 tensor([[[-0.57, -0.31],
          [ 0.03,  1.39],
          [ 0.89, -0.28]],
 
         [[-0.99, -0.62],
          [ 0.56, -2.48],
          [-0.46, -1.24]],
 
         [[-1.53, -0.04],
          [ 1.36, -1.09],
          [ 1.48,  0.47]]]))