pytorch查看通道数维数尺寸大小

亦凉 2023-06-30 09:14 1阅读 0赞

##  查看tensor ##

x.shape   # 尺寸
     
    x.size()  # 形状
    
    x.ndim    # 维数

### 例如 ###

import torch
    
    parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch')
    
    parser.add_argument('--img_w', default=144, type=int, metavar='imgw', help='img width')
    
    parser.add_argument('--img_h', default=288, type=int, metavar='imgh', help='img height')
    
    parser.add_argument('--batch-size', default=32, type=int,metavar='B', help='training batch size')
    
    parser.add_argument('--test-batch', default=64, type=int, metavar='tb', help='testing batch size')
    
    class net(nn.Module):
        def __init__(self, arch='resnet18'):
            super(net, self).__init__()
            model_ft = models.resnet50(pretrained=True)
            self.visible = model_ft
    
        def forward(self, x):
            print(x.shape)
            print(x.size())
            print(x.ndim)
    
            input = self.visible.conv1(x)
    
            print(input.shape)
            print(input.size())
            print(input.ndim)

![20200116194205527.png][]

**从左至右起，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，图像尺寸 288\*144，维度个数是4。****很多博客在介绍论文时候，没有准确表达这些参数名称，往往出现张冠李戴，导致读者后续使用过程中被老师ma**

经过标准resnet50第一层卷积后，结果是：32表示训练集batch\_size大小，64是图像通道数，72是图像高度，36是图像宽度，图像尺寸72\*36，维数是4

[20200116194205527.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200116194205527.png

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