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前言

在搜索了一部分资料后我发现对于张量的转置并没有明确的数学定义，但是通过一些工具可以得到我们想要的效果。怀揣着结果驱动过程的做法，这里记录一些对于张量转置的理解

code1

In [20]: x.shape
Out[20]: (2, 3, 4, 5)

In [21]: x.transpose(1,0,2,3).shape
Out[21]: (3, 2, 4, 5)

以上来自使用numpy对于转置的维度输出，通过矩阵维度的变换可以看出

转置只针对当前轴

，而我们只需要拿到对应轴上的元素填表即可。

code2

考虑有一张图片，三维的，长、宽、通道数，如果想要进行旋转可以怎么做，将其宽与长进行调换即可，而这个操作就属于transpose

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

print(Image.__version__)  # 7.1.2
print(np.__version__)       # 1.18.3
print(matplotlib.__version__)  # 3.2.1

im = Image.open("Penguins.jpg")  # windows7自带的图片，可以百度查询到
im.show()
img = np.array(im)
print(img.shape)
img_transpose1 = img.transpose([1, 0, 2])  # 转置操作
print(img_transpose1.shape)
plt.imshow(img_transpose1)
plt.axis('off')
plt.show()