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。
六、tensor维度变换 # 转成3行4列的2维tensor A = torch.arange(12.0).reshape(3,4) A 1. 2. 3. 输出 tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.]]) 1. 2. 3. ## 使用torch.reshape() torch.reshape(input = A,shape = (2,-1)) 1. 2...
接下来,使用shape属性来获取 Tensor 的形状: shape=tensor.shape# 获取 Tensor 的形状 1. 4. 打印形状 最后,使用print函数将 Tensor 的形状打印到控制台: print(shape)# 输出 Tensor 的形状 1. 整段代码组合起来如下: importtorch# 导入 PyTorch 库tensor=torch.randn(3,4)# 创建一个 3x4 的随机 Tensorsha...
可使用 dim() 方法 获取tensor 的维度。 尺寸:可以使用 shape属性或者size()方法查看张量在每一维的长度,可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。Pytorch 框架中四维张量形状的定义是 (N, C, H, W)。 张量元素总数:numel() 方法返回(输入)张量元素的总数。 设备:.device 返回张量所在的设备。
image_tensor=torch.Tensor(blank_image) returnimage_tensor w_size=1024 h_size=256 input_label=torch.zeros([input_labe.shape[0],input_labe.shape[1],h_size,w_size], dtype=torch.float32,device=input_labe.device) foriinrange(input_labe.shape[0]): ...
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...
tensor操作 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,...
第一种是从Python的数组创建,使用 torch.tensor() 函数。 第二种是从Numpy的ndarray创建,使用 torch.from_numpy() 函数。 第三种是根据其他的Tensor,创建与其维度(shape)相同的Tensor,这里展示了两种方法:torch.ones_like() 和 torch.rand_like(),类似的,还有 torch.zeros_like(),我们可以对应右侧的输出来看看...
shape: 张量的形状,如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备, GPU/CPU ,是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu ...
print(tensor)输出如下:tensor([1, 2, 3])创建2D 张量(矩阵):实例 import torch tensor_2d = torch.tensor([ [-9, 4, 2, 5, 7], [3, 0, 12, 8, 6], [1, 23, -6, 45, 2], [22, 3, -1, 72, 6] ]) print("2D Tensor (Matrix):\n", tensor_2d) print("Shape:", tensor_...