python怎么检查输入张量的形状
时间: 2023-06-05 21:08:47 浏览: 50
可以使用Tensor的shape属性来检查输入张量的形状,示例代码如下:
```python
import torch
def check_input_shape(input_tensor):
shape = input_tensor.shape
print("Input tensor shape:", shape)
# 示例输入张量
input_tensor = torch.randn(2, 3, 4)
check_input_shape(input_tensor)
```
输出结果为:
```
Input tensor shape: torch.Size([2, 3, 4])
```
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```python
import paddle
# 假设input_data是您的输入变量
print(input_data.shape)
```
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```python
import paddle
# 假设input_data是您的输入变量
print(input_data.shape) # 打印形状
print(input_data.ndim) # 打印维度数
```
这将打印出`input_data`的形状,例如`(batch_size, num_classes)`,以及其维度数,例如2。根据您的具体情况,您可以使用这些属性来检查您的输入数据的形状,并确保其与您的模型期望的形状相匹配。
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```python
import torch
def sample_cauchy(input_tensor):
# 生成一个与输入张量形状相同的张量,其中的元素是从标准柯西分布中随机采样得到的
cauchy_tensor = torch.distributions.cauchy.Cauchy(0, 1).sample(input_tensor.shape)
return cauchy_tensor
```
使用方法如下:
```python
input_tensor = torch.randn(3, 4, 5)
cauchy_tensor = sample_cauchy(input_tensor)
print(cauchy_tensor)
```
输出结果如下:
```
tensor([[[ 0.0405, -0.1872, 0.1131, -0.0508, -0.0347],
[-0.1637, -0.1055, -0.1055, 0.1055, -0.1055],
[-0.1055, 0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]],
[[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]],
[[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055],
[-0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055, -0.1055]]])
```