接下来,使用shape属性来获取 Tensor 的形状: shape=tensor.shape# 获取 Tensor 的形状 1. 4. 打印形状 最后,使用print函数将 Tensor 的形状打印到控制台: print(shape)# 输出 Tensor 的形状 1. 整段代码组合起来如下: importtorch# 导入 PyTorch 库tensor=torch.randn(3,4)#
一旦我们创建了一个Tensor,就可以使用.shape属性来获取其形状。 print(x.shape) 1. 这条代码将会输出类似(5,)的结果,表示该Tensor的形状为一个一维向量,长度为5。 需要注意的是,.shape属性返回的是一个元组(tuple),元组中的每个元素表示Tensor在对应维度上的大小。 代码示例 下面是一个完整的示例代码,展示了如...
image_tensor=torch.Tensor(blank_image) returnimage_tensor w_size=1024 h_size=256 input_label=torch.zeros([input_labe.shape[0],input_labe.shape[1],h_size,w_size], dtype=torch.float32,device=input_labe.device) foriinrange(input_labe.shape[0]): f_label=input_labe [i,:,:,:] f_lab...
可使用 dim() 方法 获取tensor 的维度。 尺寸:可以使用 shape属性或者size()方法查看张量在每一维的长度,可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。Pytorch 框架中四维张量形状的定义是 (N, C, H, W)。 张量元素总数:numel() 方法返回(输入)张量元素的总数。 设备:.device 返回张量所在的设备。
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。 sh...
torch.tensor是在0.4版本新增加的一个新版本的创建tensor方法,使用的方法,和参数几乎和np.array完全一致 scalar = t.tensor(3.14159) print('scalar: %s, shape of sclar: %s' %(scalar, scalar.shape)) vector = t.tensor([1, 2]) print('vector: %s, shape of vector: %s' %(vector, vector.shape...
1、view用来改变shape。 调整Tensor的shape(通过返回一个新的Tensor),在老版本中这个函数是view(),功能上都是一样的。 a=torch.rand(4,1,28,28) print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28]) #将后3维合并 print(a.view(4,28*28))#
在PyTorch 中,可以通过torch.cat(tensors, dim = 0)函数拼接张量,其中参数 tensor 保存了所有需要合并张量的序列(任何Python的序列对象,比如列表、元组等),dim 参数指定了需要合并的维度索引。 以包含批量维度的图像张量为例,设张量A保存了 4 张,长和宽为 32 的三通道像素矩阵,则张量A的形状为[4,3,32,32]...
def sample(self, batch_size: int = 16, return_all_timesteps: bool = False) -> torch.Tensor:shape = (batch_size, self.channels, self.image_size, self.image_size)return self.p_sample_loop(shape, return_all_timesteps=return_all_timesteps) ...
2.3 Pytorch中tensor的属性 a. 获取tensor中的数据 tensor.item() 当tensor中只有一个元素时 tensor.numpy() 转化为numpy数组 b.获取形状:tensor.size() tensor.shape c.获取数据类型 tensor.dtype d.获取阶数: tensor.dim() 2.4 tensor的修改 a.形状改变: ...