2. Shape(形状):Tensor的形状指示其每个维度的大小。例如,一个形状为(2, 3, 4)的Tensor表示有2个维度、第一个维度的大小为2,第二个维度的大小为3,第三个维度的大小为4。 3. Size(大小):Tensor的大小指示Tensor所包含元素的总数。例如,大小为10的Tensor可能由一个形状为(10,)的向量和一个形状为(1, 1...
原来的 Tensor 的形状是[2,3,5],在 permute 中分别写入原来索引位置的新位置,x.permute(2,1,0),2 表示原来第二个维度现在放在了第零个维度;同理 1 表示原来第一个维度仍旧在第一个维度;0 表示原来第 0 个维度放在了现在的第 2 个维度,形状就变成了[5,3,2] 对于具体的元素同样是这么理解:假如以前(...
.shape属性实际上是.size()方法的一个别名,下面是一个例子: importtorch# 创建一个3x4的零tensorx=torch.zeros(3,4)print(x.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果将是: torch.Size([3, 4]) 1. 3. 使用.view()方法 有时候我们需要改变tensor的形状以适应模型的输入要求,这时可以使用.view()方法来...
# 创建一个形状为(5,)的一维Tensortensor_1d=torch.zeros(5)print(tensor_1d.shape)# 输出: torch.Size([5])# 创建一个形状为(3, 4)的二维Tensortensor_2d=torch.ones((3,4))print(tensor_2d.shape)# 输出: torch.Size([3, 4])# 创建一个形状为(2, 3, 5)的三维Tensortensor_3d=torch.randn(...
使用.shape属性查看Tensor的形状: python print(x.shape) # 输出:TensorShape([2, 3]) 注意,TensorFlow中的.shape属性返回的是一个TensorShape对象,它表示Tensor的形状。如果你需要将这个形状转换为Python的元组或列表,可以在TensorFlow 2.x中直接使用.numpy()方法(如果Tensor已经是一个NumPy数组)或者在一个会话...
维度看tensor最左边中括号的个数,若有n个,则tensor为n维度的张量。 2.形状: 张量的第一个形状要看最外面的中括号中包含了多少个元素,若有n1个元素,则形状的第一个元素为n1; 同理,形状的第二个维度需要看第二个中括号里面包含了几个元素,若包含n2个元素,则形状的第二个元素为n2... 例如[3,4]表示第一...
x = torch.tensor([5.5, 3])x#tensor([5.5000, 3.0000]) 我们可以通过size()查看矩阵的大小,也就是矩阵有几行几列。 x.size()#torch.Size([5, 3]) 我们可以通过view()操作改变矩阵维度。 x = torch.randn(4, 4)y = x.view(16)z = x.view(-1, 8) print(x.size(), y.size(), z.size...
Tensor常见的形式有哪些 0: scalar 数值 1: vector 向量 2: matrix 矩阵 3: n-dimensional tensor 高维张量 importtorchfromtorchimporttensor Scalar 通常就是一个数值 x = tensor(42.)# tensor(42.)x.dim()# 02* x# tensor(84.)x.item()# 42.0 ...
打印numpy数组和张量tensor的形状 一.打印np数组 import numpyasnp arr = np.array([13,2500])print(np.shape(arr)) 二.打印tensor张量 import torch arr = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr.shape) #另一种方法 arr = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr...