怎么查看通过一层神经层输出张量的大小
时间: 2024-01-30 20:01:37 浏览: 21
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.Size` 或者 `shape` 属性来查看张量的大小。
假设你有一个神经网络模型 `model` 和一个输入张量 `x`,你可以使用 `model(x).shape` 或者 `torch.Size(model(x))` 来查看通过一层神经层之后的输出张量的大小。
示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
return x
# 初始化一个输入张量
x = torch.randn(1, 10)
# 初始化一个神经网络模型
model = Net()
# 通过一层神经层输出张量的大小
output = model(x)
print(output.shape) # 输出 torch.Size([1, 20])
print(torch.Size(output)) # 输出 torch.Size([1, 20])
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个包含一层线性神经层的神经网络模型 `Net`,然后初始化了一个输入张量 `x`,最后通过一层线性神经层得到了输出张量 `output`。我们使用 `output.shape` 和 `torch.Size(output)` 来查看输出张量的大小,结果都是 `torch.Size([1, 20])`,表示输出张量的大小为一个大小为 1x20 的张量。