Python: 使用torch.Tensor.size()方法。 Jupyter Notebook: 可以直接运行 Tensor 代码块并获取维度。 命令行: 通过.py文件执行,利用打印函数输出 Tensor 尺寸。 </details> importtorch# 创建一个随机 Tensortensor=torch.rand(3,4,5)# 获取 Tensor 大小size=tenso
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...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
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...
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 ...
<7>stride、size stride是计算被调Tensor的步长,size是返回被调Tensor的尺寸。其API分别是:Tensor.stride()与Tensor.size(),这两个方法都是获取Tensor的属性,除此以外,还有一些获取Tensor属性的常用方法,包括:dim、type、element_size、is_contiguous等,下面请看一个使用这些API的综合示例: 在该例中,我们首先创建...
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。
MATRIX.shape>>>torch.Size([2,2]) MATRIX的深度为两个元素,宽度为两个元素。 6.创建张量的方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # TensorTENSOR=torch.tensor([[[1,2,3],[3,6,9],[2,4,5]]])TENSOR>>>tensor([[[1,2,3],[3,6,9],[2,4,5]]]) ...
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) ...
from transformers import GPT2Tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")context = torch.tensor([tokenizer.encode("The planet earth")])def generate(context, ntok=20):for _ in range(ntok): out = model(context) logits = out[:, -1, :] indices_to_remove = logit...