在PyTorch中，Tensor.size和Tensor.shape有什么不同？

在PyTorch中，Tensor.size和Tensor.shape都是用来获取张量的维度信息的属性，但它们有一些不同之处。

1. Tensor.size:
   • Tensor.size是一个方法，用于返回张量的大小，即每个维度的元素数量。
   • 返回的是一个元组(tuple)，元组的长度等于张量的维度数，每个元素表示相应维度的大小。
   • 例如，对于一个3维张量，可以使用tensor.size()方法获取其大小，返回的元组中的元素依次表示第一维、第二维和第三维的大小。

• Tensor.shape:
  • Tensor.shape是一个属性，用于返回张量的形状，即每个维度的大小。
  • 返回的是一个元组(tuple)，元组的长度等于张量的维度数，每个元素表示相应维度的大小。
  • 与Tensor.size不同的是，Tensor.shape是一个只读属性，不能用于修改张量的形状。

总结： Tensor.size和Tensor.shape都可以用于获取张量的维度信息，返回的结果是一个元组，元组的长度等于张量的维度数。不同之处在于，Tensor.size是一个方法，返回的是张量的大小，而Tensor.shape是一个属性，返回的是张量的形状。在实际使用中，可以根据需要选择使用其中的一个来获取张量的维度信息。

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