torch.size和torch.shape的区别
时间: 2023-07-03 19:21:41 浏览: 95
`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。
相关问题
torch.Size
torch.Size是一个类,用于表示张量的维度大小。它可以通过torch.size()函数或torch.shape属性来获取。[1][2] 例如,对于一个张量a1,可以使用a1.size()或a1.shape来获取其维度大小。[1][2] 引用[1]和[2]中的代码示例展示了如何使用torch.size()函数和torch.shape属性来获取张量的维度大小。[1][2] 引用[3]中的代码示例展示了如何使用torch.numel()函数来获取张量中元素的总数。[3]
size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([100, 2048]). size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([100]).
这个错误提示意味着你正在尝试将一个形状为`torch.Size([1000, 2048])`的参数加载到一个形状为`torch.Size([100, 2048])`的模型中。同样地,你也尝试将一个形状为`torch.Size([1000])`的参数加载到一个形状为`torch.Size([100])`的模型中。这两种情况都导致了形状不匹配的错误。
这个错误通常是由于在加载预训练模型时,模型的某些部分与你的当前模型不兼容所导致的。解决这个问题的方法之一是在加载预训练模型之前检查你的模型的结构,确保它与预训练模型的结构相匹配。另外,你也可以尝试重新训练模型,使得它的结构与预训练模型相匹配。