Returns a tensor with the same data and number of elements asinput(返回与输入具有相同数据和元素数量的张量)but with the specified shape(但是具有指定形状). When possible, the returned tensor will be a view ofinput(如果可能,返回的张量将是输入的视图,也就是说原本的tensor并没有被改变,如果想要改变...
shape是一个Tensor类中的属性,因为我们用tensor函数创建张量的时候(注意tensor是一个函数,Tensor是一个类),用到了Tensor类,然后创建的实例就可以使用Tensor中的属性 size size是Tensor从上面的类中继承来的一个方法(不必纠结这个)中的一个方法。
shape 是张量维度的元组 tuple 。在下面的函数中,它决定了输出张量的维数。 shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)zeros_tensor=torch.zeros(shape)print(f"Random Tensor:\n{rand_tensor}\n")print(f"Ones Tensor:\n{ones_tensor}\n")print(f"Zeros Tensor:\n{zeros...
The shape of the tensor isdefinedby the variable argument:attr:`size`.Args:size (int...): a sequence of integers defining the shape of the output tensor. Can be a variable number of argumentsora collection like a listortuple. Keywordargs:generator (:class:`torch.Generator`, optional): a...
shape) 运行结果如下 a: tensor([1, 2, 3]) b: tensor([4, 5, 6]) C: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]) C.shape: torch.Size([6]) 例子-2 import torch a = torch.tensor([[[12,22,33],[34,44,66]]]) b = torch.tensor([[[40,50,60],[90,240,190]]]) print('a: ',a...
torch.Tensor.view(*shape) x = torch.randn(4, 4) print("x size:",x.size()) y = x.view(16) print("y size:",y.size()) z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions print("z size:",z.size()) a = torch.randn(1, 2, 3, 4) print("a size:"...
a1.shape,a2.shape 输出结果如下:(torch.Size([1,2,3,4,5]),torch.Size([5,4])) 三. torch.size()函数解析 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) ...
print(t.shape) # 根据已知大小创建tensor torch.Tensor(t.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 注意: torch.Tensor是torch.empty和torch.tensor之间的一种混合,但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor),torch.tensor从数据中推断数据类型。
我试图将torch::Tensor的sizes与其他东西进行比较,但似乎我做错了。我试过: auto t = torch::ones({ 3,3 }).sizes(); std::cout << c10::IntArrayRef{ 3,3 } << std::endl; std::cout << (t.equals(c10::IntArrayRef{ 3,3 })) << std::endl; 它总是返回false。我也试过: t == ...
1、torch中的view()和reshape()功能相同torch中的view()和reshape()都改变tensor的shape,且共享内存。2、torch中的reshape()和numpy中reshape()功能相同torch中的reshape()和numpy中reshape()都改变shape,且共享内存。3、numpy中view()和reshape()功能不同numpy中 ...