torch中查看一个张良的大小
时间: 2024-03-01 07:49:47 浏览: 26
在 PyTorch 中,你可以使用 `tensor.size()` 或 `tensor.shape` 属性来获取 Tensor 的大小或形状。下面是一个例子:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4) # 创建一个形状为 (2, 3, 4) 的 Tensor
print(x.size()) # 输出:torch.Size([2, 3, 4])
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 3, 4])
```
在这个例子中,我们创建了一个形状为 (2, 3, 4) 的 Tensor,并使用 `size()` 和 `shape` 分别打印了它的大小和形状。
对于一个已经存在的 Tensor,你可以直接使用上述方法获取它的大小。如果你想获取某个维度的大小,可以使用索引操作,例如 `x.size(0)` 获取第一个维度的大小,或 `x.shape[1]` 获取第二个维度的大小。
如果你想要查看一个张量的大小,只需要使用类似的方式即可。例如:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 2, 480, 640) # 创建一个形状为 (2, 2, 480, 640) 的 Tensor
print(x.size()) # 输出:torch.Size([2, 2, 480, 640])
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 480, 640])
```
这个例子中,我们创建了一个形状为 (2, 2, 480, 640) 的 Tensor,并使用 `size()` 和 `shape` 分别打印了它的大小和形状。