mxnet (mshadow)获取张量的形状

mxnet是一个深度学习框架，它提供了用于构建、训练和部署深度神经网络的工具和接口。mxnet使用C++实现，同时支持多种编程语言，如Python、R、Scala等。

在mxnet中，可以使用mshadow库来进行张量操作。mshadow是mxnet的一个子模块，它提供了高效的张量计算和自动求导功能。

要获取张量的形状，可以使用mxnet中的shape函数。shape函数可以返回张量的维度信息，即张量的形状。

以下是获取张量形状的示例代码：

import mxnet as mx

# 创建一个张量
tensor = mx.nd.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取张量的形状
shape = tensor.shape

print(shape)

输出结果为：

(2, 3)

上述代码中，首先导入mxnet库，然后使用mx.nd.array函数创建一个张量。接着使用shape属性获取张量的形状，并将结果打印出来。

mxnet提供了丰富的功能和工具，可以用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。如果想要了解更多关于mxnet的信息，可以访问腾讯云的产品介绍页面：腾讯云MXNet产品介绍。