（beta）torch_npu.npu_transpose

接口原型

torch_npu.npu_transpose(self, perm, require_contiguous=True) -> Tensor

功能描述

返回原始张量视图，其维度已permute，结果连续。支持FakeTensor模式。

参数说明

• self (Tensor) - 输入张量。
• perm (ListInt) - 对应维度排列。
• require_contiguous(Bool，默认值为True) - 用户是否显式指定npu_contiguous算子适配需要对输入Tensor做转连续。默认为True，低性能模式。用户明确知道输入Tensor为连续Tensor或转置Tensor时，才能设置为False使用高性能模式。

支持的型号

• Atlas 训练系列产品
• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas A3 训练系列产品
• Atlas 推理系列产品

调用示例

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>>> x = torch.randn(2, 3, 5).npu()
>>> x.shape
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x1 = torch_npu.npu_transpose(x, (2, 0, 1))
>>> x1.shape
torch.Size([5, 2, 3])
>>> x2 = torch_npu.npu_transpose(x, (2, 0, 1))
>>> x2.shape
torch.Size([5, 2, 3])