除了tensor.size(),还可以利用tensor.shape直接查看tensor的形状,tensor.shape等价于tensor.size() c.shape 1. torch.Size([2, 3]) 1. 需要注意的是,t.Tensor(*sizes)创建tensor时,系统不会马上分配空间,只是会计算剩余的内存是否足够使用,使用到tensor时才会分配,而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间...
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...
方法一:使用size()函数 在PyTorch中,可以使用size()函数来查看Tensor的大小。size()函数返回一个元组,其中每个元素表示Tensor在每个维度上的大小。 importtorch# 创建一个2x3的Tensorx=torch.randn(2,3)print(x.size())# 输出torch.Size([2, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. 在上述代码中,我们首先导入了torch库,...
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...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
1.tensor.size()返回torch.Size对象,它是tuple的子类,但其使用方式与tuple略有区别 b_size =b.size() b_size 返回: torch.Size([2,3]) 2.tensor.shape直接查看tensor的形状 b.shape 返回: torch.Size([2,3]) 3> 元素个数 b.numel() #b中元素总个数,2*3,等价于b.nelement() ...
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])) ...
Pytorch可基于给定数据手动创建Tensor,并提供了多种方式: 1.使用torch.tensor()函数直接创建 在PyTorch中,torch.tensor()函数用于直接从Python的数据结构(如列表、元组或NumPy数组)中创建一个新的张量。 复制 """ data:数据,可以是list,numpy dtype:数据类型,默认与data对应device:张量所在的设备(cuda或cpu)requires...
torch.tensor() 首先,我们定义了一个辅助函数,describe (x),它将总结张量 x 的各种属性,例如张量的类型、张量的维度和张量的内容。 复制 # Helperfunctiondef describe(x):print("Type: {}".format(x.type()))print("Shape/size: {}".format(x.shape))print("Values: \n{}".format(x) ...