已知a=torch.randn(256,3,32,32)，那么a.view(-1,32*32).shape为

首先，`a`是一个四维张量，大小为`[256, 3, 32, 32]`，其中`256`表示batch size，`3`表示输入通道数，`32`表示输入图像的高度和宽度。

接着，我们可以使用`view()`方法对`a`进行形状变换。在形状变换中，我们可以使用`-1`表示该维度的大小自动推导，根据其他维度的大小来确定。因此，`a.view(-1, 32*32)`表示将`a`变换成一个二维张量，其中第一维的大小自动推导，并且第二维的大小为`32*32`。此时，`-1`的大小应该是`256*3`，因为`256*3*32*32 = a.numel()`。

因此，`a.view(-1, 32*32).shape`的输出结果应该是`(256*3, 32*32)`，即一个大小为`[768, 1024]`的二维张量。

相关问题

已知a=torch.randn(2,1,32,32)，那么执行a.seqeeze(0)后，a.shape为

执行`a.squeeze(0)`后，会将`a`张量中第一维大小为1的维度去除，因此`a`张量的大小会从`[2, 1, 32, 32]`变为`[2, 32, 32]`。

需要注意的是，`a.squeeze(0)`并不会改变`a`张量的值，而是返回一个新的张量。如果要在原地改变`a`张量的形状，可以使用`a.squeeze_(0)`。

因此，执行`a.squeeze(0)`后，`a.shape`的输出结果应该是`(2, 32, 32)`。

已知a=torch.randn(256,3,32,32)，那么a[:-64,…, ::2].shape为（ ）

根据给出的代码，可以看出输入张量`a`的大小为`(256, 3, 32, 32)`。根据Python的切片规则，`a[:-64, …, ::2]`表示对于张量`a`的第一个维度，取从第0个元素到倒数第65个元素，省略第二个维度，对于第三个维度，取从第0个元素开始，每隔一个元素取一个，即保留偶数位置的元素。因此，输出张量的大小为`(192, 3, 16, 32)`，其中`192`是因为去掉了`64`个元素，剩余`256-64=192`个元素。