torch.Size([5])与 torch.Size([5, 1])的区别
时间: 2023-12-31 18:03:33 浏览: 33
`torch.Size([5])` 表示一个长度为 5 的一维张量;而 `torch.Size([5, 1])` 表示一个大小为 5 行、1 列的二维张量,也可以看作是一个长度为 5 的列向量。
具体来说,`torch.Size([5])` 的张量可以通过索引访问其中的元素,如 `tensor[3]` 可以访问其中的第 4 个元素;而 `torch.Size([5, 1])` 的张量则需要通过行列索引访问其中的元素,如 `tensor[3, 0]` 可以访问其中第 4 行、第 1 列的元素。
在使用时需要根据实际情况选择使用哪种形状的张量。
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]