tensor的shape和rank

Tensor的shape指的是Tensor在每个维度上的大小，通常用一个元组（tuple）来表示。例如，一个shape为(3, 4, 5)的Tensor表示一个三维的Tensor，其中第一维大小为3，第二维大小为4，第三维大小为5。

Tensor的rank指的是Tensor的维度数量，也就是Tensor的阶数。例如，一个rank为3的Tensor就是一个三维的Tensor，其中每个元素都是一个标量（rank为0的Tensor）。一个rank为1的Tensor就是一个向量，而一个rank为2的Tensor就是一个矩阵。

相关问题

查看tensor的维度

在TensorFlow中，可以使用`tf.shape()`函数来查看张量的形状信息。例如，假设我们有一个名为`x`的张量，可以通过以下代码查看其形状信息：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tf.shape(x))

输出结果为：

tf.Tensor([2 2], shape=(2,), dtype=int32)

其中，`[2 2]`表示张量的形状为2行2列，`(2,)`表示张量的秩为1，即它是一个一维张量。如果想要查看张量的秩，可以使用`tf.rank()`函数，例如：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tf.rank(x))

输出结果为：

tf.Tensor(2, shape=(), dtype=int32)

其中，`2`表示张量的秩为2，即它是一个二维张量。

tensor的dim pytorch

Tensor的dim是指Tensor的维度，即Tensor的rank或者Tensor的阶数。在PyTorch中，可以通过调用Tensor的dim()方法来获取Tensor的维度，返回一个整数值。例如，对于一个二维Tensor，它的dim()值为2。如果需要获取Tensor的形状，可以调用Tensor的shape属性或者size()方法来获取。