通过numel()函数,我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。 1. 获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出 number elements of x is 9 numbe...
pytorch中的numel函数 1. numel函数用于获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出: number elements of xis9number elements of yis150 27和1...
1. 官网链接 torch.numel(),如下图所示: 2. torch.numel()函数解析 torch.numel(input)→int 返回输入张量中元素的总数。 3. 代码举例 a1 = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) b = torch.numel(a1)#输入元素总数为1x2x3x4x5=120 a2 = torch.zeros(4,4) c = torch.numel(a2)#输入元素总数为4x4=...
要使用numel函数,我们首先需要创建一个张量。在PyTorch中,我们可以使用torch.Tensor()函数来创建一个空的张量,也可以使用torch.randn()函数来创建一个随机初始化的张量。接下来,我们可以使用numel()函数来计算张量中元素的总数。 例如,我们可以通过以下代码创建一个2×3的随机张量,并使用numel函数计算它的元素总数: ...
了解一个张量元素的数量，可以通过使用numel()函数。该函数能够直接返回张量中所有元素的总数。例一，假设我们有一个一维张量，其值为[1, 2, 3, 4]，我们可以通过以下方式获取其元素数量：python import torch tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4])elements_count = torch.numel(tensor)print(...
numel就是"number of elements"的简写。 numel()可以直接返回int类型的元素个数 importtorch a = torch.randn(1,2,3,4) b = a.numel()print(type(b))# intprint(b)# 24 AI代码助手复制代码 通过numel()函数,我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。
#3、numel() 元素的个数 c_1.grad #grad用于存储累加的梯度值 c_1.grad_fn # grad_fn 确定该节点是否是通过运算得到的非叶子节点,其值表示梯度函数对象 c_1.is_leaf # is_leaf 确定这个节点是否是叶子节点,返回bool类型 c_1.require_grad # require_grad确定是否要对这个节点求导,返回bool类型 ...
non_zero_count = tensor.nonzero().numel() print(non_zero_count) ``` 上述代码中,我们使用`nonzero`函数找到了张量中非零元素的索引,并通过`numel`函数计算了非零元素的个数。输出结果是4,即张量中有4个非零元素。 除了用于统计元素数量,`numel`函数还可以用于调整张量的大小。例如,我们可以使用`view`函...
numel:返回输入tensor的元素数量,numel是number of elements的缩写,用法如下: 代码语言:javascript 复制 torch.numel(input) 这个函数返回的是输入变量的元素数量,举个例子: 代码语言:javascript 复制 >>>importtorch>>>torch.numel(torch.randn(10,10,10))1000 ...
numel()) 输出:获取Tensor的个数:numel() : 4 4.3 分离计算图 #方法1 with torch.no_grad(): ... #方法2 tensor.detach() 4.4 tensor 转 numpy ,numpy 转 tensor w = torch.tensor([4, 5, 6]) ## tensor 转 numpy print("Tensor 转 Numpy :", w.numpy()) 输出:Tensor 转 Numpy : [1 ...