tensor的维度怎么查看

在 PyTorch 中，可以通过张量的属性 `.shape` 来查看其维度。例如：

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

tensor 增加维度_tensor维度变换

在 PyTorch 中，可以使用 `unsqueeze()` 方法来增加张量的维度。这个方法会在指定的位置增加一个新的维度。例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量，可以使用 `unsqueeze()` 方法在第二个维度上增加一个新的维度，代码如下：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])

y = x.unsqueeze(1)
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([3, 1, 4])

在上面的例子中，`unsqueeze(1)` 会在第二个维度上增加一个新的维度，结果得到了一个形状为 (3, 1, 4) 的张量。

另外，还可以使用 `view()` 方法来对张量进行维度变换。这个方法会返回一个新的张量，但是与 `unsqueeze()` 不同的是，它不会增加或减少张量的元素数量。例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量，可以使用 `view()` 方法将其变换为形状为 (4, 3) 的张量，代码如下：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])

y = x.view(4, 3)
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([4, 3])

在上面的例子中，`view(4, 3)` 会将张量变换为形状为 (4, 3) 的新张量。注意，这里的元素数量不变，因此要求变换前后的元素数量相同。

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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