shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: importtorch x= torch.ten
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: 参数是一个数时,返回空: 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度 但是当...
python中的shape[-1]与shape[0],shape[1]的含义 shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量...
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: 参数是一个数时,返回空: 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度 但是当...
ENtf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)返回张量的形状。这个操作返回一个表示...
dimensions)。表示维度的方法是用一个Python tuple, 假设 这个tuple的值是： (int_0, int_1, ..,...
x.shape[0] 将给出数组中的行数。在您的情况下,它将给出输出 10。如果您键入 x.shape[1] ,它将打印出列数,即 1024。如果您键入 x.shape[2] ,它将给出错误,因为我们正在处理二维数组并且我们没有索引。让我通过一个简单的例子来解释“形状”的所有用法,通过一个 3x4 维的二维零数组。 import numpy ...
在Python中,特别是在使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch时,经常会遇到表示数据形状的元组(tuple)。形状(shape)是描述张量(tensor)维度的重要属性。下面将详细解释shape(None, 2)与(, 2)的区别: shape(None, 2) 含义: 在大多数上下文中,shape(None, 2)并不是一个有效的Python语法。但我们可以将其理解为定义...
>>> x = numpy.arange(12).reshape(-1,4) >>> x array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x[...,1] # 第二列元素 array([1, 5, 9]) >>> x[1,...] # 第二行元素 array([4, 5, 6, 7]) >>> x[...,1:] # 第二列元素以及剩余元...
在Python中,shape是一个用于获取数组或矩阵维度的函数。它可以帮助我们了解数据的大小和结构,帮助我们进行数据处理和分析。 要使用shape函数,我们需要首先导入numpy库,因为shape函数是numpy包的一部分。下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用shape函数: ```python import numpy as np #创建一个numpy数组 arr = np...