torch.permute方法使用，后需要加.contiguous()方法

参考：Pytorch之permute函数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76583143

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pytorch的permute方法用于调整矩阵的维度。同numpy的transpose()方法，但需要注意的是使用permute后需要使用contiguous方法。在PyTorch中，permute()方法可以重新排列张量的维度。但是，由于内存布局的原因，有时需要使用contiguous()方法来确保张量是连续的。如果张量不是连续的，则可能会导致一些操作失败。

例如，如果您有一个形状为(3, 4, 5)的张量，并且您想要将第一个维度移动到最后一个维度，则可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.permute(1, 2, 0).contiguous()

在这个例子中，我们使用permute()方法将第一个维度移动到最后一个维度。然后，我们使用contiguous()方法来确保张量是连续的。