在PyTorch中,Tensor.size()和Tensor.shape实际上是相同的概念,只是访问方式不同。它们都用于获取张量(Tensor)的维度大小。 基础概念 Tensor:在深度学习中,张量是基本的数据结构,类似于多维数组。它可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。 size():这是一个方法,用于返回一个表示张量各维度大小的元组。
a1.shape,a2.shape 输出结果如下:(torch.Size([1,2,3,4,5]),torch.Size([5,4])) 三. torch.size()函数解析 1.torch.size()函数解析 跟torch.shape效果相同,也是返回输入tensor张量的维度大小。 2.代码举例 a1 = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) a2 = torch.randn(size=(5,4)) a1.size(),...
对于numpy array 来说,shape、size 都是 array 的属性; pytorchtensor 类型 tensor=torch.rand(3,4)print(f'shape of tensor:{tensor.shape}')print(f'size of tensor:{tensor.size()}')print(f'Datatype of tensor:{tensor.dtype}')print(f'len of tensor:{len(tensor)}') 输出为: shape of tensor...