import torch # 创建一个2x3的张量 tensor = torch.randn(2, 3) # 使用size()方法获取维度大小 print(tensor.size()) # 输出: torch.Size([2, 3]) # 使用shape属性获取维度大小 print(tensor.shape) # 输出: torch.Size([2, 3]) # 将size()的结果转换为普通元组 print(tensor.size().to...
t=torch.rand((2,3,4))t_transpose=torch.transpose(t,dim0=1,dim1=2)# c*h*w h*w*cprint("t shape:{}\nt_transpose shape: {}".format(t.shape,t_transpose.shape)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t shape:torch.Size([2,3,4])t_transpose shape:torch.Size([2,4...
size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些。 view 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...
shape: 张量的形状(Size()一样)。如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备 (CPU/GPU),GPU 是加速计算的关键 2.创建张量 简单生成一个张量 import torch import numpy as np x= torch.rand(2,3) print(x.size()) print(x.dtype) print(x.requires_grad) print(x.grad) print(x.data) print...
(PyArrayObject*)obj; int ndim = PyArray_NDIM(array); auto sizes = to_aten_shape(ndim, PyArray_DIMS(array)); auto strides = to_aten_shape(ndim, PyArray_STRIDES(array)); // NumPy strides use bytes. Torch strides use element counts. auto element_size_in_bytes = PyArray_ITEMSIZE...
在PyTorch中,一个张量的 size 和 shape 意味着同样的事情。 通常,在我们知道一个张量的形状之后,我们可以推导出一些东西。首先,我们可以推导出张量的阶。一个张量的阶等于这个张量的形状的长度。 > len(t.shape) 2 1. 2. 我们还可以推导出张量中包含的元素的个数。一个张量中元素的数量(在我们的例子中是12...
张量的ndimension方法,可以获取张量的维度的数目;调用张量的nelement方法可以得到张量的元素的数目;调用张量的size方法或者shape属性,可以得到张量的形状(其类型是torch.Size,可通过索引获得某个维度的大小),也可以通过在size方法里传入具体的维度,来获得该维度的大小(可通过传入-1、-2等数字来代表倒数第一个和倒数第二...
print(np.asarray(orig_img).shape) #(800, 800, 3) #图像大小的调整 resized_imgs = [T.Resize(size=size)(orig_img) for size in [128,256]] # plt.figure('resize:128*128') ax1 = plt.subplot(131) ax1.set_title('original')
如上例所示，CONV1D 返回的张量的最终维数是初始大小的 3 倍。我们这样做是为了能够将输入转换为查询、键和值矩阵。 然后可以检索查询、键和值矩阵，如下所示：query, key, value = x.split(d_model, dim=-1)query.shape, key.shape, value.shape >> (torch.Size([1, 4, 768]), torch.Size([1,...
一般来说,我们注意到batch size和channels大多数时候都是第一个size,并且是为了满足卷积层的函数条件而添加的: nn.Conv1d 需要一个 3d 张量 nn.Conv2d 需要一个 4d 张量 nn.Conv3d需要一个 5d 张量 Illustration by Author. Two ways to visualize an image with shape (3,4,4) ...