查看tensor的维度
时间: 2023-09-27 18:09:09 浏览: 117
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$3\times4\times5$。
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%"]
[ .reference_list ]
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