@[TOC]torch.size()和tensor.shape的区别
今天我就来讲一下怎么理解在pytorch中对张量求维度的两个方法
首先来看一个例子：
In：a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
In：a.size()
Out:torch.Size([2, 3])
In：a.shape
Out:torch.Size([2, 3])
In：a.size(0)
Out:2
In：a.size(1)
Out:3
In：a.shape[0]
Out:2
In：a.shape[1]
Out: 3
通过例子可以看出来shape和size没有什么明显的区别，除了后面的括号的形式不同以外，那么它俩在根本上的区别是什么呢？
下面就让我们来看看
shape
shape是一个Tensor类中的属性，因为我们用tensor函数创建张量的时候（注意tensor是一个函数，Tensor是一个类），用到了Tensor类，然后创建的实例就可以使用Tensor中的属性
size
size是Tensor从上面的类中继承来的一个方法(不必纠结这个)中的一个方法。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_48192256/article/details/121213234
Author: 程序猿小米
Title: torch.size()和tensor.shape的区别
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