Метод numel

Метод numel возвращает общее количество элементов в тензоре. Это произведение всех размерностей тензора. Метод не принимает аргументов и возвращает целое число. Он особенно полезен для проверки размера тензора перед выполнением операций, для вычисления количества параметров в модели или для определения общего числа элементов перед изменением формы тензора.

Синтаксис

tensor.numel()

Пример

Давайте создадим одномерный тензор из пяти элементов и узнаем количество его элементов:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
res = t.numel()
print(res)

Результат выполнения кода:

5

Пример

Теперь создадим двумерный тензор размером 2x3 и посчитаем его элементы:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])
res = t.numel()
print(res)

Результат выполнения кода:

6

Пример

Метод numel также работает с тензорами высокой размерности. Создадим трёхмерный тензор и проверим количество элементов:

import torch

t = torch.randn(2, 3, 4)
res = t.numel()
print(res)

Результат выполнения кода:

24

Пример

Метод numel часто используют для проверки количества элементов перед изменением формы тензора:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])
print(t.numel())

t_reshaped = t.reshape(3, 2)
print(t_reshaped.numel())

Результат выполнения кода:

6
6

Пример

Метод numel полезен для подсчёта количества параметров в модели. Рассмотрим простую линейную модель:

import torch

layer = torch.nn.Linear(10, 5)
total_params = sum(p.numel() for p in layer.parameters())
print(total_params)

Результат выполнения кода:

55

Смотрите также

атрибут shape,
который возвращает размерность тензора в виде кортежа
метод dim,
который возвращает количество измерений тензора
метод size,
который возвращает размер тензора по указанному измерению
метод element_size,
который возвращает размер одного элемента тензора в байтах