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。
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化。
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])#...
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 ...
- 64位浮点型:torch.DoubleTensor。具体可看官方文档:pytorch.org/docs/stable shape: 张量的形状(Size()一样)。如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备 (CPU/GPU),GPU 是加速计算的关键 2.创建张量 简单生成一个张量 import torch import numpy as np x= torch.rand(2,3) print(x.size()) ...
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。
1.torch.size()函数解析 跟torch.shape效果相同,也是返回输入tensor张量的维度大小。 2.代码举例 a1 = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5) a2 = torch.randn(size=(5,4)) a1.size(),a2.size() 输出结果如下:(torch.Size([1,2,3,4,5]),torch.Size([5,4])) ...
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...
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...