pytorch ----【输入张量.data.size()/输入张量.size()】的使用

python 复制代码
import torch
test_data = torch.randn(1, 12, 32, 32)
batchsize, num_channels, height, width = test_data.data.size()

在提供的代码中,test_data 是一个形状为 (1, 12, 32, 32) 的随机张量,表示一个批次(batch)中有 1 张图像,每张图像有 12 个通道,图像的高度和宽度均为 32 像素。

注意事项

  • test_data.size() 返回一个包含张量各个维度大小的元组,可以直接解包到多个变量中。
  • 确保在调用 .size() 时,使用的是 size() 而不是 data.size(),后者在新的 PyTorch 版本中已不推荐使用。

打印内容:

python 复制代码
print(f"Batch Size: {batchsize}, Channels: {num_channels}, Height: {height}, Width: {width}")
#Batch Size: 1, Channels: 12, Height: 32, Width: 32
相关推荐
dixiuapp18 分钟前
校园后勤管理平台,如何选择与规划
大数据·人工智能·工单管理系统·院校工单管理系统·物业报修系统
Pith_18 分钟前
模式识别与机器学习复习笔记(下-深度学习篇)
笔记·深度学习·机器学习
DS随心转APP25 分钟前
ChatGPT和Gemini做表格
人工智能·ai·chatgpt·deepseek·ds随心转
Deepoch25 分钟前
Deepoc具身大模型机械狗:重新定义四足机器人智能交互新范式
人工智能·科技·机器人·具身智能·机器狗·deepoc·机械狗
wangsir.36 分钟前
C++接入AI大模型SDK--环境搭配
人工智能
papaofdoudou39 分钟前
从贝克莱的质问到ε-δ的胜利:微积分如何走向严密
人工智能
人工智能技术咨询.42 分钟前
【无标题】数字孪生与航空发动机结合的关键技术点
人工智能
deephub42 分钟前
知识图谱的可验证性:断言图谱的设计原理
人工智能·知识图谱·大语言模型·rag
小王努力学编程43 分钟前
LangChain——AI应用开发框架(核心组件2)
linux·服务器·c++·人工智能·python·langchain·信号
shengMio1 小时前
周报——2026.1.19-1.25
深度学习·论文写作