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torch输出张量的维度

时间: 2023-08-29 15:08:12 浏览: 83

pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2]) # 而非预期的(a[1],a[0],a[2]) 这是因为引用赋值导致的，在交换过程，如下所示，当b的值赋值与a的时候，因为tmp指针与a是同一变量的不同名，故而tmp的内容也会变为b。 # 交换a,b a,b = b,a # 等价于 tmp = a a = b #此时，tmp = a= b b = tmp 故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换，

可以通过张量的属性`dim()`或者`ndim`来输出张量的维度，例如： ```python import torch # 创建一个大小为(2, 3, 4)的三维张量 x = torch.randn(2, 3, 4) # 输出张量的维度 print(x.dim()) print(x.ndim) ``` 输出结果为： ``` 3 3 ```

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