如何查看一个tensor的shape、
时间: 2024-01-25 21:02:09 浏览: 21
在 PyTorch 中,你可以使用 `shape` 或 `size()` 函数来查看一个 Tensor 的形状。例如,如果你有一个名为 `tensor` 的 Tensor 对象,你可以使用以下代码查看它的形状:
```python
print(tensor.shape)
# 或者
print(tensor.size())
```
上述代码将输出一个元组,其中包含 Tensor 对象的形状信息。例如,如果 `tensor` 的形状是 `(3, 4, 5)`,那么上述代码将输出 `(3, 4, 5)`。
注意,`shape` 和 `size()` 函数的返回值是元组,而不是列表,因此你不能修改 Tensor 对象的形状。如果你想要修改 Tensor 对象的形状,你需要使用 `view()` 函数或者 `reshape()` 函数。
相关问题
如何查看一个tensor对象的shape
在 PyTorch 中,你可以使用 `shape` 属性或 `size()` 函数来查看一个 Tensor 对象的形状。例如,如果你有一个名为 `tensor` 的 Tensor 对象,你可以使用以下代码查看它的形状:
```python
print(tensor.shape)
# 或者
print(tensor.size())
```
上述代码将输出一个元组,其中包含 Tensor 对象的形状信息。例如,如果 `tensor` 的形状是 `(3, 4, 5)`,那么上述代码将输出 `(3, 4, 5)`。
注意,`shape` 和 `size()` 函数的返回值是元组,而不是列表,因此你不能修改 Tensor 对象的形状。如果你想要修改 Tensor 对象的形状,你需要使用 `view()` 函数或者 `reshape()` 函数。
如何查看tensorshape
要查看Tensor的shape,可以使用`tf.shape()`函数或者`.get_shape()`方法。下面是两个示例:
1. 使用`tf.shape()`函数:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个Tensor
X = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 64, 64, 3])
# 输出Tensor的shape
print(tf.shape(X))
```
上述代码将输出一个Tensor,其shape是一个一维的Tensor:`Tensor("Shape:0", shape=(4,), dtype=int32)`。
2. 使用`.get_shape()`方法:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个Tensor
X = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 64, 64, 3])
# 输出Tensor的shape
print(X.get_shape())
```
上述代码将输出一个字符串,表示Tensor的shape:`(?, 64, 64, 3)`。
以上是使用TensorFlow查看Tensor的shape的两种方法。你可以根据自己的需要选择其中一种来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorflow在sess之前查看graph中tensor的shape](https://blog.csdn.net/Bismarckczy/article/details/85211239)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38631182/13762235)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch炼丹工具必备——自动查看每个Tensor的shape](https://blog.csdn.net/m0_51246196/article/details/126415180)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]