我是 PyTorch 的初学者。在一个教程中,我看到:torch.rand(1, 3, 64, 64),我知道它创建了一个具有遵循标准正态分布的随机数的张量。
输出如下:
tensor([[[[0.1352, 0.5110, 0.7585, ..., 0.9067, 0.4730, 0.8077],
[0.2471, 0.8726, 0.3580, ..., 0.4983, 0.9747, 0.5219],
[0.8554, 0.4266, 0.0718, ..., 0.6734, 0.8739, 0.6137],
...,
[0.2132, 0.9319, 0.5361, ..., 0.3981, 0.2057, 0.7032],
[0.3347, 0.5330, 0.7019, ..., 0.6713, 0.0936, 0.4706],
[0.6257, 0.6656, 0.3322, ..., 0.6664, 0.8149, 0.1887]],
[[0.3210, 0.6469, 0.7772, ..., 0.3175, 0.5102, 0.9079],
[0.3054, 0.2940, 0.6611, ..., 0.0941, 0.3826, 0.3103],
[0.7484, 0.3442, 0.1034, ..., 0.8028, 0.4643, 0.2800],
...,
[0.9946, 0.5868, 0.8709, ..., 0.4837, 0.6691, 0.5303],
[0.1770, 0.5355, 0.8048, ..., 0.1843, 0.0658, 0.3817],
[0.9612, 0.0122, 0.5012, ..., 0.4198, 0.3294, 0.2106]],
[[0.5800, 0.5174, 0.5454, ..., 0.3881, 0.3277, 0.5470],
[0.8871, 0.7536, 0.9928, ..., 0.8455, 0.8071, 0.0062],
[0.2199, 0.0449, 0.2999, ..., 0.3570, 0.7996, 0.3253],
...,
[0.8238, 0.1100, 0.1489, ..., 0.0265, 0.2165, 0.2919],
[0.4074, 0.5817, 0.8021, ..., 0.3417, 0.1280, 0.9279],
[0.0047, 0.1796, 0.4522, ..., 0.3257, 0.2657, 0.4405]]]])
但这 4 个参数(1, 3, 64, 64) 到底是什么意思呢?谢谢!
最佳答案
这是输出张量的形状。具体来说,这意味着你的输出张量有
(1, 3, 64, 64):维度 0 中形状 (3, 64, 64) 的 1 个元素
(1, 3, 64, 64):对于给定维度 0,维度 1 中形状 (64, 64) 的 3 个元素
(1, 3, 64, 64):对于给定维度 1 和维度 0,维度 2 中的 64 个形状 (64,) 元素
(1, 3, 64, 64):对于给定维度 2、维度 1 和维度 0,维度 3 中有 64 个标量
您可以通过将元素数量与张量的“容量”进行比较来确认这一点:
>>> torch.rand(1,3,64,64).numel()
12288
>>> 1 * 3 * 64 * 64
12288
关于python - torch.rand(1, 3, 64, 64) 是什么意思?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70973324/