w,*x.shape[2:]),stride=[(seq_len+1)*numel,(1ifhorizontalelseseq_len)*numel]+stride[2:],...
2.2 张量的基本属性 每个 PyTorch 张量都有其数据类型（dtype）、形状（shape）和存储设备（device），这些属性定义了张量如何存储和操作数据。# 查看张量的数据类型print(tensor_from_list.dtype)# 查看张量的形状print(tensor_from_list.shape)# 查看张量所在的设备print(tensor_from_list.device)2.3 张量的数学...
一个张量对象的形状，维度和数据类型：# 一些张量信息 print('Tensor shape:', t.shape) # t.size(...
shape[0]) # 查看第0个维度大小 print(x3.data) # 查看数据 通过数据创建张量:torch.tensor() 代码语言:javascript 复制 import torch import numpy as np x1 = torch.tensor(666) # 可以是一个数 print(x1) print(x1.type()) # 查看数据类型 x2 = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float...
shape:Tensor 的形状,即每个维度的大小。 dtype:Tensor 的数据类型,如 float32、int64 等。 device:Tensor 存储的设备,如 CPU 或 GPU。 演示代码 import torch# 创建一个 Tensortensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 获取 Tensor 的形状(shape)print("Tensor shape:", tensor.shape)# ...
print(x2.shape[0]) # 查看第0个维度大小 print(x3.data) # 查看数据 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 通过数据创建张量:torch.tensor() import torch import numpy as np x1 = torch.tensor(666) # 可以是一个数 ...
tensor.size()等价于tensor.shape()。 a = t.Tensor(2, 3) b= t.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(b.tolist())#把tensor转为listprint(b.size())#形状print(b.numel())#元素总个数c = t.Tensor(b.size()) 通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但要保证调整前后元素总数一致。
形状(shape):这是一个整数元组,表示张量沿每个轴的维度大小(元素个数)。例如,前面矩阵示例的形状为 (3, 5) ,3D 张量示例的形状为 (3, 3, 5) 。向量的形状只包含一个元素,比如 (5,) ,而标量的形状为空,即 () 。(张量的形状) 数据类型(dtype):这是张量中所包含数据的类型,例如,张量的类型可以是 ...
形状(shape):这是一个整数元组,表示张量沿每个轴的维度大小(元素个数)。例如,前面矩阵示例的形状为 (3, 5) ,3D 张量示例的形状为 (3, 3, 5) 。向量的形状只包含一个元素,比如 (5,) ,而标量的形状为空,即 () 。(张量的形状) 数据类型(dtype):这是张量中所包含数据的类型,例如,张量的类型可以是 ...
b.view(3,2)没报错,因为b本身的shape就是(3,2)。 >>>b.view(2,3)RuntimeErrorTraceback(most recent call last)>>>b.view(1,6)RuntimeErrorTraceback(most recent call last)>>>b.view(-1)RuntimeErrorTraceback(most recent call last)>>>b.view(3,2)tensor([[1,4],[2,5],[3,6]]) ...