[mcj]Python中多维数组的理解

比如：b=torch.Tensor([1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6])

此时数组为1维数组，我们把它变成2维数组：print(b.view(2,3))

得到的结果是：

tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])

两行三列，很容易理解。如果变成3维数组呢？：print(b.view(1,2,3))

此时结果为：

tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]])

对于数组的三个参数，可以这样简单的理解，view(1,2,3)中的1，代表第一个括号里面只有1个元素，2代表第二个括号里面只有两个元素，3代表第三个括号里面只有三个元素。拆开看看：

第一个括号里面只有：[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]]包在了一个中括号里面，表示1个元素。

第二个括号里面只有[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]，这代表2个元素，对应上面的2。

第三个括号，取其中一个来说：[1., 2., 3.]这代表里面有3个元素，对应其中的3.

其他多维的也依次类推。