例：一维 

x = torch.tensor([2,5,16,10,0,5618,81,8,18])

indices = torch.randperm(x.numel())

shuffled_x = x[indices]

print(shuffled_x)

# tensor([ 2, 18, 5618, 81, 5, 10, 8, 0, 16])

 

indices = torch.randperm(x.numel())

shuffled_x = x.view(-1)[indices].view(x.size())

在这里，torch.randperm(x.numel()) 函数生成从 0 到 x.numel()-1 的整数序列随机排列，这个序列的长度等于 x 的元素个数。随机排列后的序列可以用来索引 x.view(-1) (将 x 张量展平为一个一维张量)，以此来打乱 x 中的元素顺序。最后，通过 view(x.size()) 将张量恢复到原来的形状。

如果要打乱一个多维张量的元素顺序，需要在 view 函数中使用多个参数，如下所示：

indices = torch.randperm(x.numel())

shuffled_x = x.view(x.size()[0], -1)[indices].view(x.size())

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