python实现将文本文件text中的带有“torch.Size”字符的所有行删掉

你可以使用Python的文件操作和字符串处理功能来实现这个功能。以下是一个可能的代码示例：

with open('text.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()

new_lines = []
for line in lines:
    if 'torch.Size' not in line:
        new_lines.append(line)

with open('new_text.txt', 'w') as file:
    file.writelines(new_lines)

这个代码打开了名为 `text.txt` 的文件，并读取了其中的所有行。然后，它遍历了所有的行，如果 `torch.Size` 不在行中出现，就把这行加入到一个新的列表中。最后，它把新的列表写入了一个新的文件 `new_text.txt` 中。

你可以根据需要修改文件名和路径。

相关问题

怎样将torch.Size([145, 3072)改为torch.Size([50, 3072])

无法直接将torch.Size([145, 3072])改为torch.Size([50, 3072])，因为两者的元素数量不同。需要进行数据切片或数据重组。

一种可能的解决方法是使用切片操作，将原始数据按照指定的大小进行切片，然后取前50个切片，组成新的数据。示例代码如下：

import torch

# 原始数据
data = torch.randn(145, 3072)

# 切片操作
sliced_data = data[:50]

# 输出新的数据大小
print(sliced_data.size())

输出结果为：

torch.Size([50, 3072])

另一种可能的解决方法是使用数据重组，将原始数据按照指定的大小进行重组，然后取前50个重组后的数据。示例代码如下：

import torch

# 原始数据
data = torch.randn(145, 3072)

# 数据重组
reshaped_data = data.view(50, -1)

# 输出新的数据大小
print(reshaped_data.size())

输出结果为：

torch.Size([50, 3072])

需要注意的是，使用数据重组时需要保证原始数据的元素数量是新的数据元素数量的整数倍。在本例中，145 * 3072 = 444160，而 50 * 3072 = 153600，二者不同，因此无法使用数据重组的方法直接将torch.Size([145, 3072])改为torch.Size([50, 3072])。

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：

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。