矩阵维度变换reshape函数在matlab，Numpy，Pytorch中的使用

由于时常在matlab与python间切换，二者操作有相似性，但其中也隐藏了一些不同，需要十分小心，就比如这个reshape函数。此处给出三段代码例子：

Matlab:

aa = [ 1     1
     2     2
     3     3
     4     4
     5     5
     6     6
     7     7
     8     8
     9     9
    10    10]
    cc = reshape(aa, [2, 5, 2])
    ee = reshape(aa, [5, 2, 2])
    gg = squeeze(cc(1, :, :))%[1 1;3 3;5 5;7 7;9 9]
    ff = squeeze(ee(1, :, :))%[1 1;6 6], 即索引出ee的第一个2*2矩阵
  

Numpy:

a = np.array([[ 1,  1],
       [ 2,  2],
       [ 3,  3],
       [ 4,  4],
       [ 5,  5],
       [ 6,  6],
       [ 7,  7],
       [ 8,  8],
       [ 9,  9],
       [10, 10]])
aa = a.reshape([2, 5, 2])
bb = a.reshape([5, 2, 2])
aa[0]#([[1, 1],
      #[2, 2],
      #[3, 3],
      #[4, 4],
      #[5, 5]])
bb[0]#[[1, 1],
     #[2, 2]]

Pytorch:

a = torch.tensor([[ 1,  1],
       [ 2,  2],
       [ 3,  3],
       [ 4,  4],
       [ 5,  5],
       [ 6,  6],
       [ 7,  7],
       [ 8,  8],
       [ 9,  9],
       [10, 10]])
 aa = a.reshape([2, 5, 2])
 bb = a.reshape([5, 2, 2])
 aa[0]#([[1, 1],
      #[2, 2],
      #[3, 3],
      #[4, 4],
      #[5, 5]])
bb[0]#[[1, 1],
     #[2, 2]]

可以看到当对矩阵进行reshape时，原矩阵元素并不是按次序排列放入新的矩阵中，而Numpy与Pytorch则是按照次序排列放入新的矩阵中，这一点需要注意，防止reshape得到的元素不是希望得到的。