主要介绍了pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(descr iption='PyTorch') parser.add_argument('--img_w', default=144, type=int, metavar='imgw', help='img width') parser.add_argument('--img_h', default

对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子： >>> import torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() tor