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 …
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。 s...
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...
-- 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 shape:torch.Size([2,3,4])t_transpose shape:torch.Size([2,4,3]) 3.torch.t() torch.t(input) 功能:2 维张量转置,对矩阵而言,等价于torch.transpose(input, 0, 1) 4.torch.squeeze() torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
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。
size(-1)//self.n_head) x = x.view(*new_shape) return x.permute(0, 2, 1, 3) def _attn(self, q, k, v, attn_mask=None): scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) if self.scale: scores = scores/math.sqrt(v.size(-1)) nd, ns = scores.size...
N, C, H, W = x.shapedeformable_offset = offset.view(N, self.deformable_groups, 2 self.kernel_size self.kernel_size, H, W)deformable_offset[:, :, :self.kernel_size self.kernel_size, :, :] = torch.sigmoid(deformable_offset[:, :, :self.kernel_size self.kernel_size, :, :]) 2...