tf.transpose函数中文意思是转置，对于低维度的转置问题，低维的还可以理解高维有点懵
看了博客也不是很明白
tf.transpose函数 tf.transpose( a, perm=None, name='transpose', conjugate=False)
置换 a,根据 perm 重新排列尺寸.
返回的漂亮的蜻蜓的维度 i 将对应于输入维度 perm[i].如果 perm 没有给出,它被设置为(n-1 ... 0),其中 n 是输入漂亮的蜻蜓的秩.因此,默认情况下,此操作在二维输入漂亮的蜻蜓上执行常规矩阵转置.如果共轭为 True,并且 a.dtype 是 complex64 或 complex128,那么 a 的值是共轭转置和.
例如：
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])tf.transpose(x) # [[1, 4] # [2, 5] # [3, 6]]# Equivalently#tf.transpose(x, perm=[1, 0]) # [[1, 4] # [2, 5] # [3, 6]]<tf.Tensor 'transpose:0' shape=(3, 2) dtype=int32>tf.transpose(x, perm=[0, 1])#[[1, 2, 3] # [4, 5, 6]]<tf.Tensor 'transpose_2:0' shape=(2, 3) dtype=int32>对于二维数组此时perm数组取值只能是0 1，perm=[0,1],0代表二维数组的行，1代表二维数组的列 为初始状态与原来的数据相等 二维数组为2行3列的矩阵
tf.transpose(x, perm=[1, 0])，与初始perm=[0,1]相比第一列与第二列互换也就是行列互换，变成3*2的矩阵，结果可由上面验证
x = tf.constant([[[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]], [[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]])#shape=(2, 2, 3)tf.transpose(x, perm=[0, 1,2])#shape=(2, 2, 3)=xa=tf.transpose(x, perm=[1, 0, 2])'''[[[ 1 2 3] [ 7 8 9]] [[ 4 5 6] [10 11 12]]]''''b=tf.transpose(x, perm=[1, 2,0])'''[[[ 1 7] [ 2 8] [ 3 9]] [[ 4 10] [ 5 11] [ 6 12]]]'''
tf.transpose的第二个参数perm=[0,1,2],0代表三维数组的高本例中为2，1代表二维数组的行本例中为2，2代表二维数组的列本例中为3。初始数组维度是2*2*3
tf.transpose(x, perm=[1,0,2])代表将三位数组的高和行进行转置。 （与perm=[0,1,2]）相比 一二列互换 维度依旧是2*2*3
tf.transpose(x, perm=[1,2,0]) 原始perm=[0,1,2]交换第一第二维变成perm=[1,0,2]在交换2 3维度变成