如何输出一个torch.tensor张量的大小

时间: 2024-05-01 09:16:17 浏览: 88

PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

主要介绍了PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在PyTorch中，`torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 是两种不同的创建张量（Tensor）的方法，但它们之间的差异并不显著，主要是使用场景和默认属性上的细微差别。这篇文章将详细解析这两者之间的区别。 `torch.tensor` 是一个方便的构造函数，它能够从各种类型的数据（如列表、元组、numpy 数组等）直接创建张量，并根据输入数据自动推断数据类型。例如，如果你传入的是整数列表，`torch.tensor` 会创建一个 `LongTensor`；如果传入的是浮点数列表，则会创建 `FloatTensor`。此外，`torch.tensor` 还能直接处理已存在的张量，不会改变其原始数据类型。 ```python import torch x = torch.tensor([1, 2]) print(x) # tensor([1, 2]) print(x.type()) # torch.LongTensor ``` 另一方面，`torch.Tensor` 实际上是 `torch.FloatTensor` 的别名，它用于创建一个浮点类型的张量。当你直接使用 `torch.Tensor` 创建张量时，如果没有指定数据类型，它将默认创建一个浮点类型的张量，即使输入的是整数。这与 `torch.tensor` 的自动类型推断有所不同。 ```python x = torch.Tensor([1, 2]) # 默认创建一个浮点类型的张量 print(x) # tensor([1., 2.]) print(x.type()) # torch.FloatTensor ``` 除此之外，`torch.tensor` 还提供了一种简洁的语法糖，可以快速创建单元素张量，比如 `torch.tensor(1)` 直接返回一个值为 1 的张量，而 `torch.Tensor(1)` 则创建一个大小为 1 的随机张量。这是因为 `torch.Tensor()` 实际上是 `torch.empty()` 的别名，会返回一个未初始化的垃圾数据张量。 ```python x = torch.tensor(1) print(x) # tensor(1) y = torch.Tensor(1) print(y) # tensor([0.5694], grad_fn=<AddBackward0>) ``` 在实际使用中，大多数情况下，`torch.tensor` 因其便捷的自动类型推断和直接创建固定值张量的功能，成为了首选。然而，如果你需要创建特定类型的张量或者明确知道数据类型，可以直接使用 `torch.empty`, `torch.zeros`, `torch.ones` 等方法，或者直接指定数据类型，如 `torch.FloatTensor([1, 2])`。总结来说，PyTorch中的 `torch.tensor` 和 `torch.Tensor` 主要区别在于数据类型推断和默认行为。`torch.tensor` 更加灵活，能够根据输入自动确定数据类型，而 `torch.Tensor` 默认创建浮点类型的张量，且在单元素创建时会有不同的行为。了解这些差异有助于更高效地编写PyTorch代码。

可以使用张量的`size()`方法来输出其大小，也可以使用`shape`属性。例如： ``` import torch x = torch.randn(2, 3, 4) print(x.size()) # 输出 torch.Size([2, 3, 4]) print(x.shape) # 输出 torch.Size([2, 3, 4]) ```

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dataset = TensorDataset(torch.tensor(inputs, dtype=torch.float), torch.tensor(outputs))

y_hat = torch.squeeze(torch.where(y_hat>0.5,torch.tensor(1.0),torch.tensor(0.0)))

ds_iris = TensorDataset(torch.tensor(iris.data),torch.tensor(iris.target))

原代码为return torch.tensor(image), torch.tensor(label)帮我改

解释代码： if 2 < i < tensor.shape[1]-2: vec_b1 = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i + 2], tensor[1][i + 2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0) vec_b2 = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i - 2], tensor[1][i - 2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0)

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

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