最近在准备写 swin transformer 的文章，记录下 torch.roll 的用法：

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).view(4, 2)
>>> x
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])
'''第0维度向下移1位，多出的[7,8]补充到顶部'''
>>> torch.roll(x, 1, 0)
tensor([[7, 8],
        [1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])
'''第0维度向上移1位，多出的[1,2]补充到底部'''
>>> torch.roll(x, -1, 0)
tensor([[3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8],
        [1, 2]])
'''tuple元祖,维度一一对应：
第0维度向下移2位，多出的[5,6][7,8]补充到顶部，
第1维向右移1位，多出的[6,8,2,4]补充到最左边'''
>>> torch.roll(x, shifts=(2, 1), dims=(0, 1))
tensor([[6, 5],
        [8, 7],
        [2, 1],
        [4, 3]])

简单理解：shifts的值为正数相当于向下挤牙膏，挤出的牙膏又从顶部塞回牙膏里面；shifts的值为负数相当于向上挤牙膏，挤出的牙膏又从底部塞回牙膏里面

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.roll.html