示例：Rearrange('b c (h p1) (w p2) -> b (c p1 p2) h w', p1=2, p2=2)
数据重排（rearrange）通常用于深度学习框架中调整多维数据的维度顺序。这种操作在处理图像数据、执行矩阵乘法或构建如卷积神经网络（CNN）等架构时非常常见。
在给定的表达式中：
'b'代表批次大小（batch size）。'c'代表通道数（number of channels）。'h'和'w'分别代表数据的高度（height）和宽度（width），例如图像的行数和列数。'p1'和'p2'是对维度进行操作的参数，它们在这里指定了如何对中间的两个维度进行排列。
具体来说：
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原始数据格式：原始数据被假定为具有形状
(batch_size, channels, height * p1, width * p2)。这里，height * p1和width * p2表示原始的高度和宽度被重复或扩展了p1和p2倍。 -
重排操作：重排操作将数据从形状
(batch_size, channels, height * p1, width * p2)转换为(batch_size, (channels * p1 * p2), height, width)。 -
扩展通道维度：在这个过程中，
channels * p1 * p2表示新的通道数是原始通道数channels乘以p1和p2的乘积。这意味着原始的通道数据被扩展或重复以填充新的通道维度。 -
结果数据格式：最终数据的形状变为
(batch_size, new_channels, height, width)，其中new_channels = channels * p1 * p2。
示例代码（PyTorch）：
import torch
# 假设 x 是原始数据，其形状为 (batch_size, channels, height * p1, width * p2)
x = torch.randn(batch_size, channels, height * p1, width * p2)
# 重排操作，将 'x' 的形状从 (b, c, h*p1, w*p2) 转置为 (b, c*p1*p2, h, w)
y = x.view(batch_size, channels * (p1 * p2), height, width)
这种重排操作在深度学习中很有用，特别是在涉及对输入数据进行维度变换或特征映射时，例如在卷积神经网络的不同层之间传递数据，或者在实现如 Transformer 模型中的自注意力机制时调整数据的形状。
