torch.size

最新推荐文章于 2024-08-01 10:16:18 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch 计算机视觉
原文链接：https://www.jb51.net/article/187394.htm

x.shape
显示是torch.size(32,3,288,144)这意味着什么
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
也就是说从第二项开始是比较正确的
3,288,144

Magic_o
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torch.size()查看tensor的尺寸； 1-6行：两个[]两个数字，第一层[]中以,分割包含两个[],所以2；其中每一个[]中又有3个数，所以torch.Size的第二个数是三。 8-9行：在1-6基础上再加一个[]，所以第一个数字是1。 ...
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表示的张量包含32个彩色图像，每个图像的尺寸为128x128像素。每个图像有3个通道（通常表示RGB颜色通道）。这种四维张量的结构在图像处理和计算机视觉任务中非常常见，特别是在使用卷积神经网络 (CNN) 时。是一个四维张量的形状描述。
torch.Size理解
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torch.Size括号中有几个数字就是几维 第一层（最外层）中括号里面包含了两个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的2 第二层中括号里面包含了三个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的3 第三层中括号里面包含了四个数（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的4 ...
size mismatch for head.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 768]) from checkpoint
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我在github上的vit分类模型（）使用了自己的数据集，训练的时候发生报错。报错原因：训练模型时出现FC层不匹配，我的数据集是 3个类的，下载的预权重是ImageNet 1000个类的。
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在深度学习的过程中，用pytorch遇到了TypeError: 'torch.Size' object is not callable的报错以及解决方案。
Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
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和是两个不同形状的张量 (tensor) 大小。​a1​a2​⋮a200​​​a1​a2​a200​在使用过程中，它们的主要区别在于数据的存储和处理方式。保留了二维结构的信息，而则是完全扁平化的一维结构。
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