torch.Size([1, 128, 36, 100])
时间: 2023-10-05 15:14:13 浏览: 35
这个torch.Size([1, 128, 36, 100])的意思是一个四维的tensor,它的shape为(1, 128, 36, 100),其中:
- 第一维的大小为1,表示这个tensor中有1个样本(batch size为1)。
- 第二维的大小为128,表示这个tensor中每个样本有128个通道(channel)。
- 第三维的大小为36,表示这个tensor的高度为36个像素。
- 第四维的大小为100,表示这个tensor的宽度为100个像素。
可以将这个tensor看作是一张大小为100*36,有128个通道的图像。
相关问题
torch.size和torch.shape的区别
`torch.size()` 和 `torch.shape` 都是 PyTorch 中获取张量形状的方法,但是它们的返回值有所不同。
`torch.size()` 返回的是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度。
而 `torch.shape` 返回的也是一个元组,其中包含了张量在每个维度上的长度,并且它们的顺序是与张量的维度顺序相同的。
举个例子,假设我们有一个形状为 `(2,3)` 的张量,我们可以使用这两个方法来获取它的形状:
```python
import torch
x = torch.zeros((2, 3))
print(x.size()) # 输出 torch.Size([2, 3])
print(x.shape) # 输出 torch.Size([2, 3])
```
可以看出,它们的返回值是相同的,只是形式略有不同。在代码中使用时,可以根据需要选择其中的任意一个。
torch.Size
torch.Size是一个类,用于表示张量的维度大小。它可以通过torch.size()函数或torch.shape属性来获取。[1][2] 例如,对于一个张量a1,可以使用a1.size()或a1.shape来获取其维度大小。[1][2] 引用[1]和[2]中的代码示例展示了如何使用torch.size()函数和torch.shape属性来获取张量的维度大小。[1][2] 引用[3]中的代码示例展示了如何使用torch.numel()函数来获取张量中元素的总数。[3]
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