tensor的维度怎么查看
时间: 2023-08-05 18:06:25 浏览: 40
在 PyTorch 中,可以通过张量的属性 `.shape` 来查看其维度。例如:
```python
import torch
# 创建一个 2x3 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 查看 x 的维度
print(x.shape) # 输出 torch.Size([2, 3])
```
这里的 `x.shape` 返回的是一个 `torch.Size` 对象,它是一个元组,包含了张量的每个维度的大小。在上面的例子中,`x` 的第一维大小为 2,第二维大小为 3。
相关问题
查看tensor的维度
在PyTorch中,可以使用`tensor.shape`或`tensor.size()`来查看张量的维度。例如,对于一个名为`x`的张量,可以使用以下代码查看其维度:
```
print(x.shape)
print(x.size())
```
输出的结果将是一个元组,其中每个元素表示张量在对应维度上的大小。例如,如果输出为`(3, 4, 5)`,则表示张量的形状为$3\times4\times5$。
tensor维度拆分
在PyTorch中,可以使用split函数来对tensor进行维度拆分。split函数的用法是在指定维度上按照给定的长度进行拆分。例如,使用split函数可以按维度0将一个张量拆分为多个子张量。另外,还可以使用chunk函数进行拆分,该函数与split函数的功能类似,但是用法稍有不同。此外,PyTorch中还提供了reshape和view函数来更改tensor的维度。这两个函数的区别在于view要求tensor的物理内存必须是连续的,而reshape则没有这种要求。需要注意的是,view返回的是一个索引,而reshape返回的是引用还是复制是不确定的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch:Tensor之间的拼接与拆分【拼接:cat、stack;拆分:split、chunk】](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/123417106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【用图说话】PyTorch中Tensor的拆分](https://blog.csdn.net/weixin_42516475/article/details/119598833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接、拆分讲解及实战(附源码 超详细必看)](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/128000659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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