我目前有一个torch.Size([1,3,256,224])的张量,但我需要将其作为输入形状[32,3,256,224]。我正在实时捕获数据,因此dataloader似乎不是一个好选择。是否有任何简单的方法可以将torch.Size([1,3,256,224])的大小取为32,并将它们组合以创建1 [32,3,256,224]的张量?
最佳答案
您很有可能使用jit模型,并且批处理的大小必须与模型训练时的大小相同。
t = torch.rand(1, 3, 256, 224)
t.size() # torch.Size([1, 3, 256, 224])
t2= t.expand(32, -1,-1,-1)
t2.size() # torch.Size([32, 3, 256, 224])
扩展张量不会分配新的内存,而只会在现有张量上创建一个新 View ,您将获得所需的内容。仅张量步幅发生了变化。
关于python - pytorch如何增加批量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62981621/