importtorch# 创建一个二维张量tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用size()方法获取张量的sizesize1=tensor.size()print(size1)# 输出结果:torch.Size([2, 3])# 使用shape属性获取张量的sizesize2=tensor.shapeprint(size2)# 输出结果:torch.Size([2, 3])# 使用numel()方法获取张量中元素...
除了tensor.size(),还可以利用tensor.shape直接查看tensor的形状,tensor.shape等价于tensor.size() c.shape 1. torch.Size([2, 3]) 1. 需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间...
size()) # 打印 tensor 尺寸 print(matrix.shape) # 打印 tensor 尺寸 matrix2 = matrix.view(4, 2, 2) # 改变 tensor 尺寸 print(matrix2) print(matrix.numel()) >>> matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], ... [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64...
1...可以通过tensor.size()或tensor.shape来检查输入张量的形状。...这种情况通常发生在输入数据的大小本身有问题。例如,输入的总大小无法被目标维度整除。 Q: 什么时候应该使用reshape而不是view?...在我的博客中,我分享技术教程和Bug解决方案,旨在帮助开发者轻松解决技术难题。欢迎关注我的技术博客,期待...
二、创建tensor的一些方法 # 注意:张量的随机创建会在下面的random sampling里面再说明。torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.sparse_coo_tensor(indices,values,size=None,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.as_tensor(data,dtype=None,device=None)→...
tensor.size()等价于tensor.shape()。 a = t.Tensor(2, 3) b= t.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(b.tolist())#把tensor转为listprint(b.size())#形状print(b.numel())#元素总个数c = t.Tensor(b.size()) 通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但要保证调整前后元素总数一致。
tensor.size()返回torch.Size对象,它是tuple的子类,但其使用方式与tuple略有区别 b_size = b.size() b_size b.numel() # b中元素总个数,2*3,等价于b.nelement() # 创建一个和b形状一样的tensor c = t.Tensor(b_size) # 创建一个元素为2和3的tensor ...
z=x.view(-1,8)print(x.size(),y.size(),z.size())print(x)print(y)print(z) 代码语言:javascript 复制 torch.Size([4,4])torch.Size([16])torch.Size([2,8])tensor([[-1.9878,-1.0786,1.5617,-1.9625],[1.1109,-1.3799,-0.0208,-0.1064],[-1.5209,-0.4669,-0.5131,-0.9680],[1.2179,-0.459...
int n = a_tensor.size(0); two_sum_launcher(a, b, c, n); } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &two_sum_gpu,"sum two arrays (CUDA)"); } 在C++文件中实现算子的封装,文件开头的宏定义函数是为了保...
CONV1D 层本身可以看作是一个线性层。本质上，它是投射一个初始张量 x（最终尺寸为 x.size(-1)）并传递给它，最终尺寸为 self.nf。 下面是相同的输出示例：d_model = 768conv1d = Conv1D(d_model, d_model*3)x = torch.rand(1,4,d_model) #represents a sequence of batch_size=1, seq...