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。
print("Tensor:\n", tensor) 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:"...
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...
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
1. PyTorch中判断Tensor长度的方法 在PyTorch中,Tensor对象提供了多种方法来获取其长度。最常用的方式如下: 使用size()方法:tensor.size()返回一个包含Tensor各维度大小的元组。 使用shape属性:tensor.shape直接返回Tensor的维度信息。 使用特定维度索引 :使用tensor.size(dim)或tensor.shape[dim]来获取特定维度的长度...
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 ...
根据数值创建 Tensor torch.zeros() 创建全0张量 language torch.zeros(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) size(int...): 张量的形状 out(Tensor): 输出张量,将新建的张量写入 out 张量中 ...
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()) # 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...
注:大多情况,pytorch中使用的-1的意思有时指自动根据传入的数值与size的乘积还差多少的倍数,如Tensor().size()=>(4, 10, 4096), 而对于某函数使用(4,10,128,-1)则此时-1表示32。32x128=4096;有时指Tensor().size()的最后一个元素。 torch.Tensor.stride ...