请问pytorch的向量转置为啥行向量不会转置成列向量呀

请问pytorch的向量转置为啥行向量不会转置成列向量呀

是不是这个定义和线代里不一样呀，向量就是向量，不分行列？
刚学不久，希望各位朋友解答

试一下x.reshape(1,4).T

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7790249
• 你也可以参考下这篇文章：PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数(增减网络层，修改某层参数等) 固定参数
• 你还可以看下pytorch参考手册中的 pytorch 剖析你的PyTorch模块
• 除此之外, 这篇博客: Pytorch - 一文搞懂如何使用Pytorch构建与训练自定义深度学习网络（数据集自定义与加载，模型训练，模型测试，模型保存与加载）中的 6.1 模型训练前的准备步骤 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• 1. 自定义数据集
  2. 定义网络模型
  3. 定义损失函数
  4. 定义优化器

  具体步骤可参考上述1 - 5节的内容。

• 您还可以看一下 日月光华老师的PyTorch深度学习简明教程课程中的 初始化模型、损失函数和优化方法小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  在PyTorch中，向量转置时行向量不会转置成列向量的原因是，PyTorch中的向量默认是一维的。一维向量在转置时不改变维度，因此行向量转置后仍然是行向量。换句话说，PyTorch中的向量只有行向量没有列向量的概念。

  要解决这个问题，可以使用reshape函数将行向量转换为列向量。具体步骤如下：

  1. 首先，创建一个行向量。

  import torch
  
  row_vector = torch.Tensor([1, 2, 3])
  

  1. 使用reshape函数将行向量转换为列向量。

  column_vector = row_vector.reshape(-1, 1)
  

  这里的-1表示根据原始向量的长度自动计算列数，1表示希望得到的列数为1。

  1. 打印转置后的结果。

  print(column_vector)
  

  输出结果为：

  tensor([[1.],
          [2.],
          [3.]])
  

  可以看到，行向量已经成功转置为列向量。

  需要注意的是，当使用reshape函数转置向量时，确保向量中的元素个数与reshape后的形状相匹配，否则会出错。

  希望这个解释可以解决你的困惑。如果还有任何问题，请随时提问。