Cách truy cập metadata của tensor trong PyTorch

Metadata của tensor bao gồm kích thước (size/shape) và số lượng phần tử. Để lấy size dùng .size(), shape dùng .shape (hai cách cho cùng kết quả). Số phần tử dùng torch.numel().

Các bước

• Nhập torch.

• Định nghĩa tensor.

• Lấy metadata: .size(), .shape, torch.numel().

• In tensor và metadata.

Ví dụ 1: Tensor 2D kích thước 4x3

import torch

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

# Lấy metadata
size_T = T.size()
print("Kích thước tensor T:\n", size_T)

# Dùng .shape
print("Shape của tensor:\n", T.shape)

# Số phần tử
num_T = torch.numel(T)
print("Số phần tử trong tensor T:\n", num_T)

Kết quả

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

Ví dụ 2: Tensor 3D ngẫu nhiên 4x3x2

import torch

# Tensor ngẫu nhiên 4x3x2
T = torch.randn(4, 3, 2)
print("T:\n", T)

size_T = T.size()
print("Kích thước tensor T:\n", size_T)

print("Shape của tensor:\n", T.shape)

num_T = torch.numel(T)
print("Số phần tử trong tensor T:\n", num_T)

Kết quả

T: tensor([[[-1.1806, 0.5569], [2.2237, 0.9709], [0.4775, -0.2491]], ...])
size of tensor T: torch.Size([4, 3, 2])
Shape of tensor: torch.Size([4, 3, 2])
Number of elements in tensor T: 24