PyTorchでテンソルのメタデータにアクセスするにはどうすればよいですか？

テンソルのメタデータとして、テンソルのサイズ（または形状）とテンソル内の要素の数にアクセスします。テンソルのサイズにアクセスするには、 .size（）を使用します メソッドとテンソルの形状には、 .shapeを使用してアクセスします。 。

両方の.size（） および.shape 同じ結果が得られます。 torch.numel（）を使用します テンソル内の要素の総数を見つける関数。

ステップ

• 必要なライブラリをインポートします。ここで、必要なライブラリはトーチです。 。 トーチがインストールされていることを確認してください 。

• PyTorchテンソルを定義します。

• テンソルのメタデータを見つけます。 .size（）を使用します および.shape テンソルのサイズと形状にアクセスします。 torch.numel（）を使用します テンソルの要素数にアクセスします。

• 理解を深めるためにテンソルとメタデータを印刷します。

例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)

出力

上記のPython3コードを実行すると、次の出力が生成されます。

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

例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)

出力

上記のPython3コードを実行すると、次の出力が生成されます。

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