1、判断tensor是否为空

tensor_name=torch.Tensor()
print(len(tensor_name) is 0)

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2、判断是否在gpu上

tensor_name=torch.Tensor()
tensor_name.is_cuda

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• 2

3、图像通道变换

由于读取到的图像是W*H*C 的格式，但是在输入网络的时候要求是C * W * H，因此在输入网络之前需要变换通道，通常采用transpose函数实现：

tensor_name=torch.Tensor()
tensor_name_t = tensor_name.transpose(2, 0, 1)

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4、nelement()

pytorch中的 nelement() 可以统计 tensor (张量)中 元素的个数。

import torch
x = torch.randn(size = (4,3,5,6))
print(x.nelement())

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• 3

结果是：
4*3*5*6

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