我们可以使用以下代码: # 将张量的形状转换为元组shape_tuple=tuple(tensor.shape)print(shape_tuple)# 输出: (2, 3) 1. 2. 3. 在这段代码中,tuple(tensor.shape)将张量的形状变化成了 Python 的元组格式,使其在其他地方使用时更加方便。 数据可视化 为了更好地理解上述过程,让我们通过饼状图和状态图增加...
整段代码组合起来如下: importtorch# 导入 PyTorch 库tensor=torch.randn(3,4)# 创建一个 3x4 的随机 Tensorshape=tensor.shape# 获取 Tensor 的形状print(shape)# 输出 Tensor 的形状 1. 2. 3. 4. 序列图分析 下面的序列图展示了获取 Tensor 形状的整个过程: PyTorchUserPyTorchUserimport torchtensor = tor...
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。
print(tensor)输出如下:tensor([1, 2, 3])创建2D 张量(矩阵):实例 import torch tensor_2d = torch.tensor([ [-9, 4, 2, 5, 7], [3, 0, 12, 8, 6], [1, 23, -6, 45, 2], [22, 3, -1, 72, 6] ]) print("2D Tensor (Matrix):\n", tensor_2d) print("Shape:", tensor_...
import torch x = torch.rand(3,2,1) print(x.shape) print(x.size()) >> torch.Size([3, 2, 1]) >> torch.Size([3, 2, 1]) 异: shape 是一个Tensor类中的属性,作为Tensor类的实例可以直接通过 . 的方式获得shape属性,即获得tensor的维度的大小;...
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算,全是在 CPU 上进行的,一直没有报错,直到第十行需要跟你作为输入传进来的 CUDA tensor 进行运算的时候,才报错。要调试这种错误,有时候就不得不一行行地手写 print 语句,非常麻烦。
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...
shape: 张量的形状,如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备, GPU/CPU ,是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu ...
shape:Tensor 的形状,即每个维度的大小。 dtype:Tensor 的数据类型,如 float32、int64 等。 device:Tensor 存储的设备,如 CPU 或 GPU。 演示代码 import torch# 创建一个 Tensortensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 获取 Tensor 的形状(shape)print("Tensor shape:", tensor.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 prin…