2 创建一个形状为234的张量a并交换其第1个和第2个维度。打印结果张量的形状。

代码如下：

import torch

a = torch.randn(2, 3, 4)
print("交换前的张量a：", a)
a = a.transpose(0, 1)
print("交换后的张量a：", a)
print("交换后的张量a的形状：", a.shape)

输出结果如下：

交换前的张量a： tensor([[[ 0.3958, -0.8830, -0.9214, -0.1964],
         [-0.7506,  0.4510, -1.1748, -0.4099],
         [-1.6586,  0.5801,  0.2776,  1.4503]],

        [[ 0.3466,  0.3714,  0.9471, -0.2445],
         [-0.0176,  1.0921, -0.6472, -0.1121],
         [ 0.4854, -0.3500,  0.5375,  0.2572]]])
交换后的张量a： tensor([[[ 0.3958, -0.8830, -0.9214, -0.1964],
         [ 0.3466,  0.3714,  0.9471, -0.2445]],

        [[-0.7506,  0.4510, -1.1748, -0.4099],
         [-0.0176,  1.0921, -0.6472, -0.1121]],

        [[-1.6586,  0.5801,  0.2776,  1.4503],
         [ 0.4854, -0.3500,  0.5375,  0.2572]]])
交换后的张量a的形状： torch.Size([3, 2, 4])

可以看到，原先的张量a的形状为（2, 3, 4），交换第1个和第2个维度后，张量a的形状变成了（3, 2, 4）