怎样将torch.Size([145, 3072)改为torch.Size([50, 3072])

无法直接将torch.Size([145, 3072])改为torch.Size([50, 3072])，因为两者的元素数量不同。需要进行数据切片或数据重组。

一种可能的解决方法是使用切片操作，将原始数据按照指定的大小进行切片，然后取前50个切片，组成新的数据。示例代码如下：

import torch

# 原始数据
data = torch.randn(145, 3072)

# 切片操作
sliced_data = data[:50]

# 输出新的数据大小
print(sliced_data.size())

输出结果为：

torch.Size([50, 3072])

另一种可能的解决方法是使用数据重组，将原始数据按照指定的大小进行重组，然后取前50个重组后的数据。示例代码如下：

import torch

# 原始数据
data = torch.randn(145, 3072)

# 数据重组
reshaped_data = data.view(50, -1)

# 输出新的数据大小
print(reshaped_data.size())

输出结果为：

torch.Size([50, 3072])

需要注意的是，使用数据重组时需要保证原始数据的元素数量是新的数据元素数量的整数倍。在本例中，145 * 3072 = 444160，而 50 * 3072 = 153600，二者不同，因此无法使用数据重组的方法直接将torch.Size([145, 3072])改为torch.Size([50, 3072])。