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...
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...
print(my_tensor) tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], device='cuda:0', requires_grad=True) print(my_tensor.device) print(my_tensor.requires_grad) print(my_tensor.dtype) print(my_tensor.shape) cuda:0 True torch.float32 torch.Size([2, 3]) x=torch.empty(size=(3,3)) p...
PyTorch0.4.0版开始, Variable 并入 Tensor dtype: 张量的数据类型,如 torch.FloatTensor FloatTensor, torch.cuda.FloatTensor(cuda表示数据放在了GPU上) 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 ten...
print(my_tensor.requires_grad) print(my_tensor.dtype) print(my_tensor.shape) cuda:0 True torch.float32 torch.Size([2, 3]) x=torch.empty(size=(3,3)) print(x) tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) ...
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)# ...
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。
print(my_tensor.shape) cuda:0 True torch.float32 torch.Size([2,3]) x=torch.empty(size=(3,3)) print(x) tensor([[0.,0.,0.], [0.,0.,0.], [0.,0.,0.]]) #全0张量 x=torch.zeros((3,3)) print(x) #全1张良 x=torch.ones((3,3)) ...
split是根据长度去拆分tensor importtorch a=torch.randn(3,4)print('a :')print(a)print("按维度0拆分 : ")print(a.split([1,2],dim=0))#把维度0按照长度[1,2]拆分,形成2个tensor,#shape(1,4)和shape(2,4)#a :#tensor([[ 0.2626, 0.9178, -1.3622, -0.9441],#[-0.1259, -0.3336, 0.2441...
我们可以通过view改变一个tensor的shape,它会根据我们指定的shape返回一个新的tensor。 需要注意的是,view返回的是原数据的一个引用,也就是说我们改变原数据,view出来的结果会同样发生变化。 在上面这个例子当中,我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2,我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。