简单的Torch7等效于numpy.roll

你可以使用 torch 的 permute 实现 numpy 的 rollaxis 效果。虽然 rollaxis 需要指定要移动的轴的起始位置和终止位置，但 permute 则需要指定所有轴的新位置。例如，对于一个 3 维张量，np.rollaxis(x, 0, 3)（将第 1 个轴移动到末尾）等价于 x:permute(2, 3, 1)。

我不知道有没有能够简单替代 numpy 的 roll，但是 scatter 看起来是一个不错的选择。它需要调用所需的维度和移位后的新元素顺序（每行需要一个新的顺序）。 以下示例将 x 的每一行（包含 2 行和 4 列的随机值）沿着最后一个轴向右移动 2：

th> x = torch.zeros(2, 4):uniform(0, 10)
th> y = torch.zeros(2, 4):scatter(2, torch.LongTensor{{3, 4, 1, 2}, {3, 4, 1, 2}}, x)
th> x
 0.7295  3.2218  7.3979  5.5500
 8.4354  3.6722  5.5463  3.4323
[torch.DoubleTensor of size 2x4]
th> y
 7.3979  5.5500  0.7295  3.2218
 5.5463  3.4323  8.4354  3.6722
[torch.DoubleTensor of size 2x4]

也许你可以尝试使用 lutorpy 以便将 numpy 数组在 python 中使用，然后将其传递给 torch 模块并将其转换回来。