importtorch# 创建一个二维张量tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用size()方法获取张量的sizesize1=tensor.size()print(size1)# 输出结果:torch.Size([2, 3])# 使用shape属性获取张量的sizesize2=tensor.shapeprint(size2)# 输出结果:torch.Size([2, 3])# 使用numel()方法获取张量中元素...
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。
device=torch.device('cuda:0')) # creates a torch.cuda.DoubleTensor tensor([[ 0.1111, 0.2222, 0.3333]], dtype=torch.float64, device='cuda:0') >>> torch.tensor(3.14159) # Create a scalar (zero-dimensional tensor) tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of s...
size()) # 打印 tensor 尺寸 print(matrix.shape) # 打印 tensor 尺寸 matrix2 = matrix.view(4, 2, 2) # 改变 tensor 尺寸 print(matrix2) print(matrix.numel()) >>> matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], ... [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64...
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...
在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。 一、什么是张量(Tensor)? 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛应用的开源库,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个...
Size([]) # 零维度张量的shape tensor 的 reshape。同numpy一样,可以改变tensor的shape,新的tensor只是是原来tensor的视图,二者共享存储空间。 代码语言:javascript 复制 >>> a = torch.rand((3,4)) >>> b = a.reshape((4,3)) >>> b[0,0]=22.22 >>> a tensor([[22.2200, 0.9620, 0.7581, ...
方式2:用方法创建 Tensor torch.Tensor(size): torch.empty(size): torch.zeros(size)、torch.zeros_like(input):返回跟 input 同 size 的全 0 tensor torch.ones(size)、torch.ones_like(input) torch.arange(start=0, end, step=1): torch.full(size, value):见示例 ...
tensor是深度学习中非常实用的数据类型,PyTorch包含了一些可以操作tensor的工具,比如重塑、维度变换、维度压缩(不考虑内存底层的具体情况),这些操作都不改变tensor原本的shape。 1.查看Tensor的shape,可以用tensor.size()或tensor.shape 2.重塑tensor,tensor.view(),只改变显示的视图,不改变原来的shape ...
>>> torch.zeros(2,3)tensor([[0.,0.,0.],[0.,0.,0.]]) torch.eye(*size):创建对角Tensor。 >>> torch.eye(3,3)tensor([[1.,0.,0.],[0.,1.,0.],[0.,0.,1.]]) torch.arange(s, e, step):生成从s到e,步长为step的一维Tensor。