如何统计网络的大小，可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数，可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用，求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读

          看代码的时候遇到了，就随手记录下，算是帮助我记忆 numel 用法 n = numel(arry)n = numel(arry，某种条件) numel解释 n = numel(arry)，用于统计 arry 元素个数，我觉得，用 size() 也能实现，我觉得一般用不到他n = numel(arry，某种条件) 用于统计数组 继续阅读

numel就是"number of elements"的简写。numel()可以直接返回int类型的元素个数 import torcha = torch.randn(1, 2, 3, 4) b = a.numel() print(type(b)) # int print(b) # 24 通过numel()函数，我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。 继续阅读

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出： number elements of x is 9 number elements of 继续阅读

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章： · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.size · 深入浅出Pytorch函数——torch.numel · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel 语法 torch.numel(input) 参数 input: [torch.Tensor] 输入的张量 返回值 input张量元素的总数 实例 >>> a = torch.ra 继续阅读

含义：返回数组A中元素个数。若是一幅图像，则numel(A)将给出它的像素数 语法格式： n = numel（A）； n= numel（A，条件）； 示例： a=rand(4) a = 0.8147 0.6324 0.9575 0.9572 0.9058 0.0975 0.96 继续阅读

numel()函数：返回数组中元素的个数 使用例子： params = sum(p.numel() for p in list(net.parameters())) / 1e6 # numel() print('#Params: %.1fM' % (params)) net.parameters()：是Pytorch用法，用来返回net网络中的参数 params：用来返回net网络中的参数的总数 继续阅读