torch.shape
时间: 2023-10-12 21:58:35 浏览: 30
torch.shape 是一个函数,用于获取张量的形状(即维度)。它返回一个表示张量形状的元组。
例如,如果有一个形状为 (3, 4, 2) 的张量,使用 torch.shape(tensor) 将返回 (3, 4, 2)。这表示该张量有 3 个维度,第一个维度的大小为 3,第二个维度的大小为 4,第三个维度的大小为 2。
请注意,shape 函数不会改变张量本身,它只是返回张量的形状信息。
相关问题
torch.shape用法大全
`torch.shape`函数用于获取张量的形状,返回一个元组表示张量的维度和大小。
使用方法如下:
```python
import torch
# 定义一个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 获取张量的形状
shape = torch.shape(x)
print(shape) # 输出:torch.Size([3, 2])
```
`torch.shape`函数的常见用法如下:
1. 获取张量的形状:
```python
shape = torch.shape(x)
```
2. 获取张量的维度:
```python
dim = len(torch.shape(x))
```
3. 获取张量的大小:
```python
size = torch.numel(x)
```
4. 获取特定维度的大小:
```python
size = torch.shape(x)[0] # 获取第一维的大小
```
5. 获取张量的元素数:
```python
num_elements = torch.numel(x)
```
除了以上常见用法外,`torch.shape`函数还支持一些高级用法,比如获取批量张量的形状等。
torch.size和torch.shape的区别
`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法,但是它们的返回值有所不同。
`torch.size()` 返回的是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度。
而 `torch.shape` 返回的也是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度,并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。
举个例子,假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量,我们可以使用这两个方法来获取它的形状:
```python
import torch
x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size()) # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape) # 输出 torch.Size([2, 3])
```
可以看出,它们的返回值是相同的,只是形式略有不同。在代码中使用时,可以根据需要选择其中的任意一个。