PyTorch 中的 .data.size() 和 .size() 有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between .data.size() and .size() in PyTorch?PyTorch 中的 .data.size() 和 .size() 有什么区别？
【发布时间】：2021-09-17 09:11:42
【问题描述】：

我是编程和机器学习的新手，我一直在玩一些简单的数据集和神经网络架构。很多时候我想检查我的数据和对象的维度，看看它们是否有意义。

我总是使用.size() 或len()，但是我看到有人使用.data.size()。我已经在我正在做的一些简单的事情上对它们进行了测试，到目前为止它们给了我相同的结果。是我还没遇到的还是完全一样的？

一个例子：

    print(test_images.data.size())
    print(test_outputs.data.size())

给出相同的：

    print(test_images.size())
    print(test_outputs.size())

这是：

    torch.Size([10, 1, 224, 224])
    torch.Size([10, 68, 2])
    torch.Size([10, 68, 2])

欢迎任何澄清！在此先感谢:)

【问题讨论】：

标签： python pytorch size tensor torchvision

【解决方案1】：

根据文档What about .data?，.data 和 Pytorch v0.4.0 之后的张量本身没有区别。但是，.data 在某些情况下可能不安全。 autograd 不会跟踪 x.data 上的任何更改，并且如果在后向传递中需要 x，则计算出的梯度将不正确。

【讨论】：