torch中x.size()函数改成keras函数
时间: 2024-03-05 21:55:11 浏览: 8
在`keras`中,张量对象也没有`.size()`方法,通常使用`.shape`属性来获取张量的形状信息。因此,可以将原来的代码:
```python
m_batchsize, C, height, width, channel = x.size()
```
改为:
```python
m_batchsize, height, width, channel = x.shape.as_list()
```
其中,`x.shape`返回一个列表,可以使用`.as_list()`方法将其转换为列表形式,从而获取张量的形状信息。由于原来的代码中没有使用`C`这个维度,因此可以将其省略。
相关问题
torch.cat函数对应keras中哪个函数
在 Keras 中,可以使用 `keras.layers.concatenate` 函数来实现 `torch.cat` 函数的类似功能。它的语法如下:
```python
keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)
```
其中,参数 `inputs` 是要拼接的张量序列;参数 `axis` 是指定拼接的维度。与 `torch.cat` 函数不同的是,`keras.layers.concatenate` 函数的默认拼接维度是最后一个维度(即 `-1`),而不是第一个。
例如,如果有两个形状分别为 (3, 4) 和 (3, 5) 的张量 `x1` 和 `x2`,想要沿着第二维拼接它们,则可以使用以下代码:
```python
keras.layers.concatenate([x1, x2], axis=1)
```
该函数将返回一个形状为 (3, 9) 的张量,其中包含 `x1` 和 `x2` 沿着第二维拼接后的结果。
注意:所有输入张量的形状必须在除了指定的拼接维度之外的所有维度上保持一致。
torch.max对应在keras是哪个函数
在 Keras 中,计算张量的最大值可以使用 `keras.backend.max` 函数。它的语法如下:
```python
keras.backend.max(x, axis=None, keepdims=False)
```
其中,参数 `x` 是输入的张量;参数 `axis` 是指定计算最大值的维度,可以是一个整数或一个元组;参数 `keepdims` 是一个布尔值,表示是否保持输出张量的维度和输入张量相同。
例如,如果有一个形状为 (3, 4) 的张量 `x`,想要计算它的每一列的最大值,则可以使用以下代码:
```python
keras.backend.max(x, axis=0)
```
该函数将返回一个形状为 (4,) 的张量,其中包含每一列的最大值。
注意:当不指定参数 `axis` 时,将返回张量中所有元素的最大值。