Numpyでは、V.shape
はVの次元の整数のタプルを提供します。
テンソルフローでは、V.get_shape().as_list()
はVの次元の整数のリストを提供します。
Pytorchでは、V.size()
はサイズオブジェクトを提供しますが、それをintに変換するにはどうすればよいですか?
PyTorch v1.0以降の場合:
>>> import torch
>>> var = torch.tensor([[1,0], [0,1]])
# Using .size function, returns a torch.Size object.
>>> var.size()
torch.Size([2, 2])
>>> type(var.size())
<class 'torch.Size'>
# Similarly, using .shape
>>> var.shape
torch.Size([2, 2])
>>> type(var.shape)
<class 'torch.Size'>
任意のtorch.SizeオブジェクトをネイティブPythonリストにキャストできます。
>>> list(var.size())
[2, 2]
>>> type(list(var.size()))
<class 'list'>
PyTorch v0.3および0.4の場合:
単にlist(var.size())
、例:
>>> 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]
あなたがNumPy
ish構文のファンなら、tensor.shape
があります。
In [3]: ar = torch.Rand(3, 3)
In [4]: ar.shape
Out[4]: torch.Size([3, 3])
# method-1
In [7]: list(ar.shape)
Out[7]: [3, 3]
# method-2
In [8]: [*ar.shape]
Out[8]: [3, 3]
# method-3
In [9]: [*ar.size()]
Out[9]: [3, 3]
P.S。:tensor.shape
はtensor.size()
のエイリアスですが、tensor.shape
は問題のテンソルの属性ですが、tensor.size()
は関数です。