深度学习 size 属性

使用示例

复制代码
import mxnet as mx

# 创建一个 2D 数组
arr = mx.nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.size)  # 输出: 6,因为数组中有 6 个元素

# 创建一个 3D 数组
arr3d = mx.nd.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr3d.size)  # 输出: 8,因为数组中有 8 个元素

说明

  • size 属性提供了数组的总元素数量,可用于了解数组的规模和在计算时的内存需求。
  • shape 属性不同,size 只返回元素的总数,而不涉及维度的具体信息。

示例:结合 shapesize

复制代码
arr = mx.nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("Shape:", arr.shape)  # 输出: Shape: (2, 3)
print("Size:", arr.size)    # 输出: Size: 6

size 属性在处理数据时非常实用,特别是在需要进行批处理或模型训练时,了解数据集的大小是非常重要的。

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