问题描述
我在pytorch中有一个具有64个元素的张量，我想将其转换为具有32个元素的复杂张量。订单对我很重要，一切都应该放在PyTorch中，这样我就可以在自定义损失函数中使用它： 我的主张量（W）的前半部分是我的实数，后半部分是我的假想数。所以我的最终张量应该是：
W_final =张量（W [0] + jW [32]，W [1] + jW [33]，W [2] + jW [34]，W [3] + jW [35]，... ，W [31] + jW [63]）
我尝试过这种方法：
import torch
W_1 = = torch.reshape(W,(2,32)) #reshape W with shape (64) to W_1 with shape (2,32)
W_2 = torch.transpose(W_1,1) #transpose W_1 to W_2 with shape (32,2),so I can use view_as_complex
W_final = torch.view_as_complex(W_2)
问题在于，通过移调，步幅也会发生变化，并且出现以下错误：
RuntimeError: Tensor must have a last dimension with stride 1
知道如何应对大步走吗？还是有什么方法可以重塑与numpy不同的顺序？ 或任何其他转换为复数的方式？
解决方法
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