关于torch.size()和torch.size(0)

在分类模型测试代码中有以下代码段：

correct = 0
total = 0
# since we're not training, we don't need to calculate the gradients for our outputs
with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = data# calculate outputs by running images through the networkoutputs = net(images)# the class with the highest energy is what we choose as prediction_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

其中：

dataiter = iter(test_dataloader)
images, labels = dataiter.next()
print(labels)
print(f"label.size()返回： {labels.size()} \n type: {type(labels.size())}")
print(f"label.size(0)返回： {labels.size(0)} \n type: {type(labels.size(0))}")
tensor([3, 8, 8, 0])>>>label.size()返回： torch.Size([4])
>>> type: <class 'torch.Size'>
>>>label.size(0)返回： 4
>>> type: <class 'int'>

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