PyTorch에서 텐서의 메타데이터에 액세스하는 방법은 무엇입니까?

텐서의 메타데이터로 텐서의 크기(또는 모양)와 텐서의 요소 수에 액세스합니다. 텐서의 크기에 액세스하려면 .size()를 사용합니다. 메소드 및 텐서의 모양은 .shape를 사용하여 액세스합니다. .

.size() 둘 다 및 .모양 동일한 결과를 생성합니다. torch.numel()을 사용합니다. 텐서의 총 요소 수를 찾는 함수입니다.

단계

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다. 여기서 필요한 라이브러리는 torch입니다. . 토치를 설치했는지 확인하세요. .

• PyTorch 텐서를 정의합니다.

• 텐서의 메타데이터를 찾습니다. .size() 사용 및 .모양 텐서의 크기와 모양에 액세스합니다. torch.numel() 사용 텐서의 요소 수에 액세스합니다.

• 더 나은 이해를 위해 텐서와 메타데이터를 인쇄합니다.

예시 1

# Python Program to access meta-data of a Tensor
# import necessary libraries
import torch

# Create a tensor of size 4x3
T = torch.Tensor([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]])
print("T:\n", T)

# Find the meta-data of tensor
# Find the size of the above tensor "T"
size_T = T.size()
print("size of tensor T:\n", size_T)

# Other method to get size using .shape
print("Shape of tensor:\n", T.shape)

# Find the number of elements in the tensor "T"
num_T = torch.numel(T)
print("Number of elements in tensor T:\n", num_T)

출력

위의 Python 3 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.

T:
tensor([[1., 2., 3.],
         [2., 1., 3.],
         [2., 3., 5.],
         [5., 6., 4.]])
size of tensor T:
torch.Size([4, 3])
Shape of tensor:
torch.Size([4, 3])
Number of elements in tensor T:
12

예시 2

# Python Program to access meta-data of a Tensor
# import the libraries
import torch

# Create a tensor of random numbers
T = torch.randn(4,3,2)
print("T:\n", T)

# Find the meta-data of tensor
# Find the size of the above tensor "T"
size_T = T.size()
print("size of tensor T:\n", size_T)

# Other method to get size using .shape
print("Shape of tensor:\n", T.shape)

# Find the number of elements in the tensor "T"
num_T = torch.numel(T)
print("Number of elements in tensor T:\n", num_T)

출력

위의 Python 3 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.

T:
tensor([[[-1.1806, 0.5569],
         [ 2.2237, 0.9709],
         [ 0.4775, -0.2491]],
         [[-0.9703, 1.9916],
         [ 0.1998, -0.6501],
         [-0.7489, -1.3013]],
         [[ 1.3191, 2.0049],
         [-0.1195, 0.1860],
         [-0.6061, -1.2451]],
         [[-0.6044, 0.6153],
         [-2.2473, -0.1531],
         [ 0.5341, 1.3697]]])
size of tensor T:
torch.Size([4, 3, 2])
Shape of tensor:
torch.Size([4, 3, 2])
Number of elements in tensor T:
24