Python 中 numpy 和 pytorch 的size、shape 分析

numpy array 类型

# -*- coding: utf-8 -*-

import torch
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])
print(len(a))
print(a.size)
print(a.shape)

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
 

输出为：

2
8
(2, 4)

  

 

  
1
  
2
  
3
 

对于 numpy array 来说，shape、size 都是 array 的属性；

pytorch tensor 类型

tensor = torch.rand(3,4)
print(f'shape of tensor: {tensor.shape}')
print(f'size of tensor: {tensor.size()}')

print(f'Datatype of tensor: {tensor.dtype}')
print(f'len of tensor: {len(tensor)}')



  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
 

输出为：

shape of tensor: torch.Size([3, 4])
size of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
len of tensor: 3

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

对于 tensor 来说，shape 是 tensor 的属性；
size() 是tensor 的方法；

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/113743138