查询torch参数维度
时间: 2023-08-04 22:20:50 浏览: 50
在 PyTorch 中,你可以使用`torch.Tensor.size()`方法或者`torch.Tensor.shape`属性获取张量的维度信息。对于一个查询参数张量,它通常是一个形状为`(batch_size, query_dim)`的二维张量,其中`batch_size`表示输入数据的批处理大小,`query_dim`表示查询向量的维度。例如,如果你有一个名为`query`的查询参数张量,你可以使用以下代码获取其维度信息:
```
batch_size, query_dim = query.size()
print("batch_size:", batch_size)
print("query_dim:", query_dim)
```
或者
```
batch_size, query_dim = query.shape
print("batch_size:", batch_size)
print("query_dim:", query_dim)
```
其中`size()`方法返回一个元组,包含张量在每个维度上的大小,而`shape`属性返回一个包含张量在每个维度上大小的元组。
相关问题
torch 多维度mse
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.mean` 函数结合 `torch.square` 函数来计算多维度的均方误差(Mean Squared Error, MSE)。以下是一个示例:
```python
import torch
# 创建两个多维度的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = torch.tensor([[2, 4, 6], [8, 10, 12]])
# 计算差的平方
diff = y - x
# 计算差的平方的均值
mse = torch.mean(torch.square(diff))
print(mse)
```
输出:
```
tensor(15.)
```
在上述示例中,我们首先计算了 `y` 和 `x` 之间的差异,然后使用 `torch.square` 函数计算差异的平方。接下来,使用 `torch.mean` 函数计算平方差值的均值,即 MSE。
请注意,如果你想在特定维度上计算 MSE,可以使用 `torch.mean` 的 `dim` 参数。例如,如果要在每个样本上计算 MSE,则可以将 `dim=0` 传递给 `torch.mean` 函数。
torch改变维度位置
在PyTorch中,可以使用`torch.transpose()`函数来改变张量的维度位置。该函数的参数也是一个元组,其中包含要改变的维度的索引。以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 创建一个3x4的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
# 将张量的维度位置从(0, 1)改为(1, 0)
tensor_transposed = torch.transpose(tensor, 0, 1)
# 打印转置后的张量
print(tensor_transposed)
```
在这个示例中,我们首先创建一个3x4的张量`tensor`。然后,我们使用`torch.transpose()`函数将张量的维度位置从(0, 1)改为(1, 0),即将行和列对调。最后,我们打印转置后的张量`tensor_transposed`。
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