pytorch中size函数
时间: 2023-12-11 20:42:00 浏览: 56
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。
相关问题
pytorch中dense函数
在PyTorch中,`torch.nn.functional.dense`函数实现了一个简单的全连接层,它可以将输入张量的每个元素与权重矩阵相乘,并将偏置向量相加,得到输出张量。该函数的原型如下:
```
torch.nn.functional.linear(input, weight, bias=None)
```
参数说明:
- `input`:输入张量,形状为 `(batch_size, in_features)`。
- `weight`:权重矩阵,形状为 `(out_features, in_features)`。
- `bias`:偏置向量,形状为 `(out_features)`。如果为 `None`,则不添加偏置项。
例如,以下代码定义了一个包含两个全连接层的简单神经网络:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self, in_features, hidden_size, out_features):
super(MyNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, out_features)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个网络中,`nn.Linear`层就是一个全连接层,它使用了`torch.nn.functional.linear`函数实现。输入的形状为 `(batch_size, in_features)`,输出的形状为 `(batch_size, out_features)`。其中,`in_features`是输入特征的数量,`hidden_size`是隐藏层的大小,`out_features`是输出特征的数量。
pytorch中size
在PyTorch中,可以使用`size()`函数来获取张量的大小或维度。`size()`函数返回一个元组,表示张量在每个维度上的大小。例如,可以使用以下代码获取一个张量的大小:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.size()) # 输出: torch.Size([2, 3])
```
在这个例子中,`x`是一个2x3的张量,`size()`函数返回了一个元组`(2, 3)`,表示张量在第一个维度上的大小是2,在第二个维度上的大小是3。