如何打印张量形状

您可以使用PyTorch中的`.shape`属性来打印张量的形状。例如，假设您有一个名为`tensor`的张量，您可以通过以下方式打印其形状：

print(tensor.shape)

这将输出一个元组，其中每个元素表示张量在对应维度上的大小。例如，对于一个形状为`[2, 3, 4]`的张量，它将输出`(2, 3, 4)`。

相关问题

如何在代码中打印张量形状

在大多数深度学习框架中，可以使用下面的代码来打印张量的形状：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)  # 创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量
print(x.shape)  # 打印张量的形状

这段代码创建了一个形状为 [2, 3, 4] 的张量 `x`，并使用 `x.shape` 打印了张量的形状。在 PyTorch 中，张量的形状存储在 `.shape` 属性中，它返回一个元组，包含张量每个维度的大小。

对于其他深度学习框架，如 TensorFlow 等，打印张量形状的方法也类似，可以在相应的文档中查找相关信息。

pytorch中张量形状怎么看

在 PyTorch 中，可以通过张量的 `shape` 属性查看其形状。例如，对于一个名为 `tensor` 的张量，可以通过 `tensor.shape` 来获取其形状。这个属性返回一个元组，元组的每个元素表示该维度上的元素个数。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，其 `shape` 属性返回的元组为 `(3, 4, 5)`，表示它有 3 个维度，每个维度分别有 4、5、6 个元素。