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 * =============================================================================
 */
 
import {ENGINE} from '../engine';
import {Tensor} from '../tensor';
import {convertToTensor} from '../tensor_util_env';
import {TensorLike} from '../types';
import * as util from '../util';
import * as axis_util from './axis_util';
import {op} from './operation';
 
/**
 * Transposes the `tf.Tensor`. Permutes the dimensions according to `perm`.
 *
 * The returned `tf.Tensor`'s dimension `i` will correspond to the input
 * dimension `perm[i]`. If `perm` is not given, it is set to `[n-1...0]`,
 * where `n` is the rank of the input `tf.Tensor`. Hence by default, this
 * operation performs a regular matrix transpose on 2-D input `tf.Tensor`s.
 *
 * ```js
 * const a = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 3]);
 *
 * a.transpose().print();  // or tf.transpose(a)
 * ```
 *
 * @param x The tensor to transpose.
 * @param perm The permutation of the dimensions of a.
 */
/** @doc {heading: 'Operations', subheading: 'Matrices'} */
function transpose_<T extends Tensor>(x: T|TensorLike, perm?: number[]): T {
  const $x = convertToTensor(x, 'x', 'transpose');
 
  if (perm == null) {
    perm = $x.shape.map((s, i) => i).reverse();
  }
  util.assert(
      $x.rank === perm.length,
      () => `Error in transpose: rank of input ${$x.rank} ` +
          `must match length of perm ${perm}.`);
  perm.forEach(axis => {
    util.assert(
        axis >= 0 && axis < $x.rank,
        () => `All entries in 'perm' must be between 0 and ${$x.rank - 1}` +
            ` but got ${perm}`);
  });
 
  if ($x.rank <= 1) {
    return $x.clone();
  }
 
  const der = (dy: T) => {
    const undoPerm = axis_util.getUndoAxesPermutation(perm);
    return {x: () => dy.transpose(undoPerm)};
  };
  const attrs = {perm};
  return ENGINE.runKernelFunc(
      backend => backend.transpose($x, perm), {x: $x}, der, 'Transpose', attrs);
}
 
export const transpose = op({transpose_});