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。
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出来的结果会同样发生变化。
在PyTorch中, .shape 和 .size() 用于获取张量的尺寸(维度大小)。在大多数情况下,它们是等价的。在PyTorch中,当你看到类似 torch.Size([1, 3, 5, 5]) 的输出时,说明这个张量有四个维度,各维度的大小分别是 …
torch.reshape(input,shape)→ Tensor 返回将输入的形状转变为shape指定的形状大小,元素总数不变。 3.代码举例 a = torch.zeros(size=(5,4)) b = a.reshape(-1)#输出张量b的size为torch.Size([20]) c = a.reshape(2,-1) #输出张量c的size为torch.Size([2, 10]) d = a.reshape(shape=(2,10)...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
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...
print(a.size())#表示tensor的类型,size和shape在pytorh中都表示tensor的类型 print(a.shape) print(len(a.shape)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其输出为: tensor(1.) torch.Size([]) torch.Size([]) 0 1. 2. 3. 4. Dimension为1 的tensor。
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,...
通过调用张量的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...
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')