打印tensor的维度

在TensorFlow或PyTorch等深度学习库中，你可以使用`.shape`属性来获取张量（tensor）的维度信息。例如，在Python中：

import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(x.shape)  # 输出：(2, 2)，表示两行四列

import torch
y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
print(y.size())  # 输出：torch.Size([2, 2])，同样的表示法

这个`.shape`或`.size()`方法会返回一个元组，每个元素代表了张量在每个轴上的大小。如果你想要获取更简洁的字符串形式，可以使用`numpy`的`ndim`属性：

import numpy as np
z = np.array([[9, 10], [11, 12]])
print(f"Number of dimensions: {np.ndim(z)}")  # 输出：Number of dimensions: 2