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。 shape:这是一个属性,直接返回一个表示张量各维度大小的元组。 优势与应用场景 易用性:Tensor.shape作为属性,可以直接访问,语法更为简洁。 灵活性:Tensor.size()作为一个方法,有时可以与函数调用链结合使用,例如在某些复杂的表达式中。
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 …
-- 输入数据: -- input: [seq_len, batch_size, input_size], 输入的特征矩阵 -- h_0: [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size], 初始时 h 状态, 默认为0 -- c_0: [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size], 初始时 cell 状态, 默认为0 -- 输出数据: --...
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...
dim,size/shape区别 dim是几行 dim为2 size(0)表示第一个维度 dim3适合rnn dim4适合图片,CNN 随机生成 randn:随机正态分布 rand:随机0-1均值分布 randint(m, n):从m到n的随机化,但不包含n 4.2 生成torch 使用: torch.tensor([2., 3.2]):生成一个一维的tensor ...
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...
>t.shapetorch.Size([3,3]) 这可以让我们看到张量的形状是3 x 3。注意,在PyTorch中,张量的大小和形状是一样的。3 x 3的形状告诉我们,这个2阶张量的每个轴的长度都是3,这意味着我们有三个沿着每个轴可用的索引。现在让我们看看为什么张量的形状如此重要。
def sample(self, batch_size: int = 16, return_all_timesteps: bool = False) -> torch.Tensor:shape = (batch_size, self.channels, self.image_size, self.image_size)return self.p_sample_loop(shape, return_all_timesteps=return_all_timesteps) ...
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) ...