西昌有哪些做网站的公司,网页制作基础教程复兴,服务器网站域名系统装置,学校网站建设及使用档案在 PyTorch 中#xff0c;x.size() 和 x.shape 基本上是等价的#xff0c;都用于获取 PyTorch 张量的维度信息#xff0c;但是有一些微小的区别#xff1a;
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x.size() 是一个函数#xff0c;调用时不需要加括号#xff0c;返回一个元组#xff08…在 PyTorch 中x.size() 和 x.shape 基本上是等价的都用于获取 PyTorch 张量的维度信息但是有一些微小的区别
x.size()
x.size() 是一个函数调用时不需要加括号返回一个元组tuple包含了 PyTorch 张量 x 的各个维度的尺寸信息。 例如对于一个三维张量 x可以使用 x.size() 获取该张量在每个维度上的尺寸大小如 x.size() 可能返回 (3, 4, 5) 表示在第一个维度上尺寸为 3在第二个维度上尺寸为 4在第三个维度上尺寸为 5。
x.shape
x.shape 是一个属性直接访问也返回一个元组tuple包含了 PyTorch 张量 x 的各个维度的尺寸信息。 与 x.size() 类似x.shape 返回的结果也是张量在各个维度上的尺寸大小的元组。 实际上x.size() 和 x.shape 返回的结果是相同的都提供了相同的张量尺寸信息只是调用方法稍有不同。
在实际应用中x.size()和x.shape通常可以互换使用用来获取张量的维度信息而且返回的结果也是相同的。
示例代码
import torch# 创建一个张量
x torch.randn(3, 4, 5)# 使用 x.size() 获取张量尺寸信息
size_result x.size() # 返回值为元组 (3, 4, 5)# 使用 x.shape 获取张量尺寸信息
shape_result x.shape # 返回值为元组 (3, 4, 5)# 比较结果
print(size_result shape_result) # 输出 True# 输出x在第二个维度上的长度
print(x.size(1): , x.size(1))
print(x.shape[1]: , x.shape[1])输出为
True
x.size(1): 4
x.shape[1]: 4
