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。
1. 使用.size()方法 .size()方法是PyTorch中最常用的方法之一,用于查看tensor的形状。它返回一个包含tensor每个维度大小的元组。下面是一个例子: importtorch# 创建一个5x3的随机tensorx=torch.rand(5,3)print(x.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果将是: torch.Size([5, 3]) 1. 2. 使用.sha...
1、view用来改变shape。 调整Tensor的shape(通过返回一个新的Tensor),在老版本中这个函数是view(),功能上都是一样的。 a=torch.rand(4,1,28,28) print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])#将后3维合并 print(a.view(4,28*28))# print(a.view(4,28*28).shape)#torch.Size([4, 784])#...
print("Shape:", tensor.shape) # 获取形状 print("Size:", tensor.size()) # 获取形状(另一种方法) print("Data Type:", tensor.dtype) # 数据类型 print("Device:", tensor.device) # 设备 print("Dimensions:", tensor.dim()) # 维度数 print("Total Elements:", tensor.numel()) # 元素总数...
ones((3,2)) # shape参数也可以传入tuple或list >>> a tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.zeros_like(a) tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) >>> torch.ones_...
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,...
在使用中,你可以选择使用 .shape 或.size() 来获取张量的尺寸信息,它们都会给你相同的结果。 回到开头,我个人猜测的原因是,我这里torch.unsqueeze由于需要传入的是tensor格式,我进行转tensor操作,然后进行第0维度增加,导致我输出x.shape时候,是用tensor格式,因此才会打印torch.Size([1, 3, 5, 5]) x = torch...
5、对于pytorch里面的标量数据a,进行相关的数据定义时,一般将其定义为torch.tensor(a),则输出时返回为tensor(a) 6、对于标量的数据类型,其数据shape输出一般为a.shape=tensor.size([]),对于其长度输出len(a.shape)=0,另外,对于a.size也是等于tensor.size([])的。
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]): ...
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,都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。Pytorch中的所有操作都是在张量的基础上进行的。 PyTorch官网对其的定义如下: ...