pytorch中size函数

时间: 2023-12-11 12:42:00 浏览: 114

pytorch查看通道数维数尺寸大小方式

### PyTorch中查看Tensor的通道数、维数和尺寸大小在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，正确理解数据的维度对于构建高效的模型至关重要。PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了多种方法来查看和操作Tensor的维度、通道数以及尺寸大小。本文将详细介绍如何在PyTorch中查看Tensor的这些属性，并通过实例加以说明。 #### 1. 查看Tensor的基本属性 - **`shape`**: 显示Tensor的形状。 - **`size()`**: 返回一个包含Tensor各个维度大小的列表。 - **`ndim`**: 返回Tensor的维度数。示例代码： ```python import torch # 创建一个Tensor x = torch.randn(32, 3, 288, 144) # 打印Tensor的形状 print("x.shape:", x.shape) # 使用size()获取Tensor的维度大小 print("x.size():", x.size()) # 获取Tensor的维度数 print("x.ndim:", x.ndim) ``` 输出： ``` x.shape: torch.Size([32, 3, 288, 144]) x.size(): torch.Size([32, 3, 288, 144]) x.ndim: 4 ``` 如上所示，Tensor `x` 的形状为 `[32, 3, 288, 144]`。这表示它有四个维度，具体含义如下： - 第一维度（0）代表Batch Size，即每批次的数据量，这里是32； - 第二维度（1）代表通道数（Channels），对于RGB图像通常为3； - 第三维度（2）代表图像的高度； - 第四维度（3）代表图像的宽度。 #### 2. 通过网络层查看Tensor变化为了更好地理解Tensor的维度变化，我们可以通过网络层的处理过程来观察输入输出Tensor的变化。以下是一个使用预训练ResNet50模型的例子： ```python import torch import torchvision.models as models import argparse from torch import nn # 设置参数 parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Example') parser.add_argument('--img_w', default=144, type=int, help='image width') parser.add_argument('--img_h', default=288, type=int, help='image height') parser.add_argument('--batch-size', default=32, type=int, help='training batch size') args = parser.parse_args() # 定义网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() model_ft = models.resnet50(pretrained=True) self.visible = model_ft def forward(self, x): print("Input shape:", x.shape) print("Input size:", x.size()) print("Input ndim:", x.ndim) # 经过ResNet的第一层卷积 input = self.visible.conv1(x) print("Output shape after conv1:", input.shape) print("Output size after conv1:", input.size()) print("Output ndim after conv1:", input.ndim) # 实例化网络 net = Net() # 输入Tensor input_tensor = torch.randn(args.batch_size, 3, args.img_h, args.img_w) # 前向传播 output = net(input_tensor) ``` 执行上述代码后，可以看到输入输出Tensor的维度变化： ``` Input shape: torch.Size([32, 3, 288, 144]) Input size: torch.Size([32, 3, 288, 144]) Input ndim: 4 Output shape after conv1: torch.Size([32, 64, 72, 36]) Output size after conv1: torch.Size([32, 64, 72, 36]) Output ndim after conv1: 4 ``` 可以看出，在经过ResNet50的第一层卷积后，输出Tensor的形状变为了 `[32, 64, 72, 36]`，这意味着： - Batch Size依然为32； - 通道数从3变为64； - 图像的高度和宽度分别变为72和36。 #### 3. PyTorch中与维度变换相关的函数除了查看Tensor的基本属性外，PyTorch还提供了一系列函数来操作Tensor的维度。 - **`view()`**: 改变Tensor的尺寸，必须确保变换前后的元素总数相等。 - **`squeeze()`** 和 **`unsqueeze()`**: 分别用于压缩和扩展Tensor的维度。 - **`permute()`**: 重新排列Tensor的维度顺序。 ##### `view()` ```python a = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) print(a.view(-1, 3, 2)) ``` 输出： ``` tensor([[[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]]]) ``` 这里使用了 `-1` 参数，表示由系统自动计算这一维度的大小。 ##### `squeeze()` 和 `unsqueeze()` ```python b = a.view(-1, 3, 2) print(b.squeeze(0).size()) # 压缩第0维度 print(b.unsqueeze(2).size()) # 在第2维度增加一维 ``` 输出： ``` torch.Size([3, 2]) torch.Size([1, 3, 1, 2]) ``` ##### `permute()` ```python c = b.permute(1, 0, 2) print(c.size()) ``` 输出： ``` torch.Size([3, 1, 2]) ``` 通过以上内容，我们可以清晰地了解到如何在PyTorch中查看和操作Tensor的维度、通道数和尺寸大小。这对于实际开发和研究都非常重要。希望这些知识能帮助到正在学习和使用PyTorch的读者们。

在PyTorch中，`size()`函数用于获取张量的大小或形状。它返回一个包含张量维度的元组。下面是一个示例： ```python import torch x = torch.randn(3, 4) print(x.size()) # 输出: torch.Size([3, 4]) ``` 在这个示例中，`x`是一个形状为(3, 4)的2维张量，`size()`函数返回一个包含两个元素的元组(3, 4)，表示张量的大小或形状。

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