pytorch中.size()

在PyTorch中，`.size()`方法用于获取张量（tensor）的形状（shape）。它返回一个元组，该元组表示张量每个维度的大小。例如，对于一个形状为`(3, 4, 5)`的张量，`.size()`将返回`(3, 4, 5)`。你可以使用`.size(dim)`方法获取指定维度的大小，其中`dim`是一个整数表示维度的索引。例如，对于一个形状为`(3, 4, 5)`的张量，`.size(0)`将返回`3`，`.size(1)`将返回`4`，`.size(2)`将返回`5`。

相关问题

pytorch torch.bmm

`torch.bmm`是PyTorch中的一个函数，用于计算两个tensor的批矩阵乘法。其中，第一个tensor的形状为(*, n, m)，第二个tensor的形状为(*, m, p)，结果tensor的形状为(*, n, p)。具体来说，对于第一个tensor的第i个矩阵和第二个tensor的第i个矩阵，进行矩阵乘法操作并返回结果tensor中的第i个矩阵。其中，*表示任意的额外维度。

示例代码如下：

import torch

# 创建两个tensor
a = torch.randn(10, 3, 4)
b = torch.randn(10, 4, 5)

# 进行批矩阵乘法操作
c = torch.bmm(a, b)

# 输出结果tensor的形状
print(c.shape)  # 输出：torch.Size([10, 3, 5])

在这个例子中，a的形状为(10, 3, 4)，b的形状为(10, 4, 5)，因此结果tensor的形状为(10, 3, 5)。

Pytorch nn.embedding

PyTorch's `nn.Embedding` is a module that allows you to create an embedding layer in your neural network. An embedding layer takes as input a tensor of integer indices, and returns as output a tensor of learnable embeddings corresponding to those indices.

For example, if you have a vocabulary of size `V`, you can create an embedding layer that will map each word in your vocabulary to a `d`-dimensional vector. To do this, you would create an `nn.Embedding` module with input size `V` and output size `d`.

Here is an example of how you can use `nn.Embedding` to create an embedding layer:

import torch
import torch.nn as nn

vocab_size = 10000
embedding_dim = 300
input_indices = torch.LongTensor([[1, 4, 6], [2, 3, 0]])

embedding_layer = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

embeddings = embedding_layer(input_indices)

In this example, we create an embedding layer with input size `vocab_size` (which is 10000 in this case) and output size `embedding_dim` (which is 300 in this case). We then create a tensor `input_indices` with shape `(2, 3)` that contains integer indices corresponding to words in our vocabulary. Finally, we pass `input_indices` through the embedding layer to obtain a tensor `embeddings` with shape `(2, 3, 300)` containing the learned embeddings for each word index.