华山资源网

pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式
脚本专栏 2024/11/14 佚名
3 1

查看tensor

x.shape # 尺寸
x.size() # 形状
x.ndim # 维数

例如

import torch
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch')
parser.add_argument('--img_w', default=144, type=int, metavar='imgw', help='img width')
parser.add_argument('--img_h', default=288, type=int, metavar='imgh', help='img height')
parser.add_argument('--batch-size', default=32, type=int,metavar='B', help='training batch size')
parser.add_argument('--test-batch', default=64, type=int, metavar='tb', help='testing batch size')
 
class net(nn.Module):
 def __init__(self, arch='resnet18'):
 super(net, self).__init__()
 model_ft = models.resnet50(pretrained=True)
 self.visible = model_ft
 
 def forward(self, x):
 print(x.shape)
 print(x.size())
 print(x.ndim)
 
 input = self.visible.conv1(x)
 
 print(input.shape)
 print(input.size())
 print(input.ndim)

pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

从左至右起，32表示训练集batch_size大小，3是图像通道数，288是图像高度，144是图像宽度，图像尺寸 288*144，维度个数是4。很多博客在介绍论文时候，没有准确表达这些参数名称，往往出现张冠李戴，导致读者后续使用过程中被老师ma

经过标准resnet50第一层卷积后，结果是：32表示训练集batch_size大小，64是图像通道数，72是图像高度，36是图像宽度，图像尺寸72*36，维数是4

补充知识：pytorch中与维度/变换相关的几个函数

torch.size ()

先说torch.size()函数，因为后面的方法都会用这个方法看到变换后的矩阵的维度

通过该方法，可以查看当前Tensor的维度，用法也很简单：

>import torch
>a = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
>a.size()
torch.Size([1, 2, 3])

torch.view()

官方文档中的解释：

pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

简单说，把原本的tensor尺寸，转变为你想要的尺寸，例如原尺寸为23，现在可以转为32或16等，但一定要保证等式成立，不能目标尺寸为33

此外，也可以设其中一个尺寸为-1，表示机器内部自己计算，但同时只能有一个为-1，用法如下：

> b=a.view(-1, 3, 2)
> b
tensor([[[1., 2.],
  [3., 4.],
  [5., 6.]]])
> b.size()
torch.Size([1, 3, 2])

torch.squeeze() / torch.unsqueeze()

torch.squeeze(n)函数表示压缩tensor中第n维为1的维数，比如下面第一个，b.squeeze(2).size()，原始的b为上面的torch.Size([1, 3, 2])，第二维是2≠1，所以不压缩，尺寸保持不变；而若b.squeeze(0).size()，则发现第一维为1，因此压缩为3x2的tensor

> b.squeeze(2).size()
torch.Size([1, 3, 2])
> b.squeeze(0).size()
torch.Size([3, 2])

相反的，torch.unsqueeze(n)则是在第n维增加一个维数=1，如下，表示在原始的b的第二维增加一维，则尺寸变为1 * 3 * 1 * 2

> b.unsqueeze(2).size()
torch.Size([1, 3, 1, 2])
> b.unsqueeze(2)
tensor([[[[1., 2.]],

  [[3., 4.]],

  [[5., 6.]]]])

torch.permute()

这个函数表示，将原始的tensor，按照自己期望的位置重新排序，例如原始tensor的第0、1、2维分别是1、3、2，那么当我执行permute(2, 0, 1)，则将第三维放在最前，第一维放在中间，第二维放在最后，也就变成了2 * 1 * 3，注意这里表示的维数的index，而不是具体几维：

> b.permute(2, 0, 1).size()
torch.Size([2, 1, 3])
> b.permute(2, 0, 1)
tensor([[[1., 3., 5.]],

 [[2., 4., 6.]]])

暂时只想到这些，若有错误还请指正，或有其他相关函数，我也将持续更新。

以上这篇pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com