PyTorch入门教程(2): Tensor的创建与属性详解——size、dtype、device与layout

获取tensor的size信息

>>> import torch
>>> from torch.autograd import Variable
>>> from torch import IntTensor
>>> var = Variable(IntTensor([[1,0],[0,1]]))
 
>>> var
Variable containing:
 1  0
 0  1
[torch.IntTensor of size 2x2]
 
>>> var.size()
torch.Size([2, 2])
 
>>> list(var.size())
[2, 2]

创建tensor

• 直接创建

torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False)

data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型

dtype - 可以返回想要的tensor类型

device - 可以指定返回的设备

requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作，默认为False

需要注意的是，torch.tensor 总是会复制 data, 如果你想避免复制，可以使 torch.Tensor. detach()，如果是从 numpy 中获得数据，那么你可以用 torch.from_numpy(), 注from_numpy() 是共享内存的

>>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]])
tensor([[ 0.1000,  1.2000],
        [ 2.2000,  3.10