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。
importtorch a=torch.rand(size=(3,224,224)) # shape是Tensor的一个属性 print(a.shape)# torch.Size([3, 224, 224]) # size()是Tensor的一个方法 print(a.size())# torch.Size([3, 224, 224]) # 给定参数获取不同的维度size print(a.size(0))# 3 print(a.size(1))# 224 print(a.size...
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])#...
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 此操作相当于把tensor展开成一维数据(数据存储地址是连续的),然后映射一个新的shape, torch.Tensor()区别于torch.tensor(),当输入数值是整型时,前者生成浮点数,后者生成整数 3.维度变换,te...
获取tensor的信息 我们可以通过shape或者size()来获取Tensor的形状 print(x.size()) print(x.shape)输...
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...
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]): ...
matrix_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个3D张量 tensor_3d=torch.rand((2,3,4))#2行3列4深度 2. 张量的属性 每个张量都有一些重要的属性,包括形状(shape)、数据类型(dtype)和设备(device)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
上面是一个典型的网络架构例子,从这个例子中可以看出,在定义conv的时候,只输入了channel的参数,不存在每个tensor shape的描述,shape的变化对网络并没有影响。 代码 importtorchimporttorch.nnasnn m=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2)input=torch.randn(20,16,10,10)output=m(input)#H=(10-3)/2+1=4#W=(10...
在这种情况下， 每个设备输出的 Tensor out 都是完整的数据大小， Shape = (m, n)， 但每个位置上的元素的值，都是逻辑上的输出 out 对应位置的值的一部分，即 out 的 SBP Parallel = PartialSum 。第二种列切分（ColumnParallelLinear）模型并行的 逻辑计算图 -> 物理计算图 的映射关系如下图所示：模型...