我应该在将张量送入CNN时将其转置吗？

在将张量送入卷积神经网络（CNN）之前是否需要转置取决于输入张量的维度和网络的期望输入格式。通常情况下，不需要对张量进行转置。

CNN通常期望输入张量的维度为[批次大小，通道数，高度，宽度]，其中批次大小表示一次性输入的样本数量，通道数表示图像的颜色通道数量（例如RGB图像为3，灰度图像为1），高度和宽度表示图像的尺寸。

如果输入张量的维度已经符合CNN的期望输入格式，则无需转置。例如，对于一个RGB图像，维度为[1, 3, 32, 32]，其中批次大小为1，通道数为3，高度和宽度为32，则可以直接将其送入CNN进行处理。

然而，如果输入张量的维度与期望输入格式不匹配，可能需要进行转置。例如，如果输入张量的维度为[32, 32, 3]，即高度和宽度在前，通道数在后，则可以使用转置操作将其转换为[1, 3, 32, 32]的格式，然后再送入CNN进行处理。

需要注意的是，转置操作可能会导致张量维度的改变，因此在进行转置之前，需要确保转置后的维度仍然符合网络的要求。

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