在PyTorch -Fortran类索引排序中重塑顺序

在PyTorch中，Fortran类索引排序是一种用于重塑张量顺序的操作。PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来支持深度学习任务。

Fortran类索引排序是指使用Fortran风格的索引顺序对张量进行重新排序。在Fortran风格的索引顺序中，张量的最内层维度是最快变化的，而最外层维度是最慢变化的。这与C风格的索引顺序相反，C风格的索引顺序中，最外层维度是最快变化的。

重塑顺序可以通过PyTorch中的permute函数来实现。permute函数接受一个维度的排列顺序作为参数，并返回一个按照指定顺序重新排列的张量。例如，对于一个形状为(3, 4, 5)的张量，可以使用permute(2, 0, 1)来将最内层维度变为最外层维度，最外层维度变为最内层维度。

Fortran类索引排序在某些情况下可以提高计算效率，特别是在涉及到内存连续性的操作时。然而，在一般情况下，C风格的索引顺序更为常见和方便。

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