PyTorch 笔记（04）— Tensor 属性方法（获取元素个数numel/neleme、查看形状size()/shape、增减维度squeeze()/unsqueeze()、resize形状）
生活随笔
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PyTorch 笔记（04）— Tensor 属性方法（获取元素个数numel/neleme、查看形状size()/shape、增减维度squeeze()/unsqueeze()、resize形状）
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
1. 獲取 Tensor 元素個(gè)數(shù)
獲取 Tensor 的元素個(gè)數(shù) ，a.numel() 等價(jià) a.nelement()
In [1]: import torch as t In [5]: a = t.Tensor(2,3)
In [6]: a
Out[6]:
tensor([[1.2116e+30, 4.5695e-41, 2.1064e-36],[0.0000e+00, nan, 4.5695e-41]])In [7]: a.numel()
Out[7]: 6In [8]: a.nelement()
Out[8]: 62. 查看 Tensor 的形狀
查看 Tensor 的形狀，Tensor.size() 返回 torch.Size() 對象， Tensor.shape 等價(jià)于 Tensor.size()
In [13]: c.size()
Out[13]: torch.Size([2])In [14]: b.size()
Out[14]: torch.Size([2, 2])In [15]: a.size()
Out[15]: torch.Size([2, 3])In [19]: c.shape
Out[19]: torch.Size([2])In [20]: b.shape
Out[20]: torch.Size([2, 2])In [21]: a.shape
Out[21]: torch.Size([2, 3])
3. 調(diào)整 tensor 的形狀
通過 tensor.view 方法可以調(diào)整 tensor 的形狀，但必須保證調(diào)整前后的元素總數(shù)保持一致，view 不會(huì)修改自身的數(shù)據(jù)，返回的新 tensor 與源 tensor 共享內(nèi)存，即更改其中一個(gè)，另外一個(gè)也跟著改變。
In [1]: import torch as t
In [31]: a = t.arange(1,6) In [32]: a
Out[32]: tensor([1, 2, 3, 4, 5])In [33]: a = t.arange(0,6) In [34]: a
Out[34]: tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])In [35]: b = a.view(2,3) In [36]: b
Out[36]:
tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])In [37]: c = a.view(-1, 3) # 某一維度為 -1 時(shí)會(huì)自動(dòng)計(jì)算它的大小 In [38]: c
Out[38]:
tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])In [39]: c[0,1] = 100 In [40]: a
Out[40]: tensor([ 0, 100, 2, 3, 4, 5])In [41]: b
Out[41]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5]])In [42]: c
Out[42]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5]])In [43]:
4. 增加減少 Tensor 維度
添加或減少某一維度，可以使用 squeeze 和 unsqueeze 函數(shù)。
In [43]: b
Out[43]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5]])In [45]: b.shape
Out[45]: torch.Size([2, 3])In [46]: d = b.unsqueeze(1) # 在第一維下標(biāo)從0開始，增加1 In [47]: d
Out[47]:
tensor([[[ 0, 100, 2]],[[ 3, 4, 5]]])In [48]: d.shape
Out[48]: torch.Size([2, 1, 3])In [49]: d.squeeze(1)
Out[49]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5]])In [50]: d.squeeze(1).shape
Out[50]: torch.Size([2, 3])
5. 修改 Tensor 形狀
resize 是另一種可用來調(diào)整 size 的方法，但與 view 不同，它可以修改 tensor 的尺寸，如果新尺寸超過了源尺寸，會(huì)自動(dòng)分配新的內(nèi)存空間，而如果新尺寸小于源尺寸，則之前的數(shù)據(jù)依舊會(huì)被保存。
In [51]: b
Out[51]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5]])In [52]: b.resize_(1,3)
Out[52]: tensor([[ 0, 100, 2]])In [53]: b
Out[53]: tensor([[ 0, 100, 2]])In [54]: b.resize_(3,3)
Out[54]:
tensor([[ 0, 100, 2],[ 3, 4, 5],[2314885530818447916, 2331492554444382240, 2318280896059485744]])In [55]:
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch 笔记（04）— Tensor 属性方法（获取元素个数numel/neleme、查看形状size()/shape、增减维度squeeze()/unsqueeze()、resize形状）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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