shape 和 size 的区别

在深度学习和张量操作的上下文中，术语"shape"和"size"虽然经常被互换使用，但它们实际上指代了两个不同的概念：

1. Shape：

   • Shape指的是一个张量(tensor)的维度大小，它是一个由整数组成的元组(tuple)。这些整数表示了在每个维度上张量的大小。
   • 例如，如果一个张量的shape是(3, 4, 5)，那么这意味着它是一个三维数组，其中第一维有3个元素，第二维有4个元素，第三维有5个元素。

2. Size：

   • Size通常指的是张量中元素的总数，有时也称为张量的"总大小"。
   • 继续使用上面的例子，对于一个shape为(3, 4, 5)的张量，它的size是3 * 4 * 5 = 60，表示张量中共有60个元素。

总的来说，shape描述了张量在每个维度上的结构，而size描述了张量中元素的总数量。理解这两个概念对于在深度学习和数据处理中有效地操作张量是非常重要的。