image.size()和image.shape包含的信息一样，那image.size()存在的意义是什么？
image.size()和image.shape包含的信息一样，那image.size()存在的意义是什么？
image.shape
- image.shape 是一个 Python 元组（tuple），它包含了张量的所有维度大小。
- 元组在 Python 中是一个不可变的数据结构，因此你不能修改 image.shape 的内容。
- 在 NumPy 和 PyTorch 中，shape 属性都返回元组，这有助于保持 API 的一致性。
image.size()
- image.size() 返回一个torch.Size 对象，它也是一个表示维度的数据结构，但它是 PyTorch 特有的。
- torch.Size 对象提供了一种方式来与 PyTorch 的其他部分（如索引和切片）保持一致性，尽管它主要用于表示维度大小，而不是用于索引或切片操作。
- 对于获取维度信息本身，直接使用 .size() 并不比 .shape 提供更多功能。
- torch.Size 对象的主要目的是在 PyTorch 的内部和 API 中提供一种清晰、一致的方式来处理维度信息。
为什么存在 torch.Size？
尽管 torch.Size 和元组在功能上可能看起来相似，但 PyTorch 设计者可能选择引入 torch.Size 出于以下几个原因：
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类型安全：torch.Size 是一个专门为表示张量维度设计的类型，它可以在 PyTorch 的内部和 API 中提供额外的类型检查。
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API 一致性：在 PyTorch 的许多地方，特别是在处理张量时，使用 torch.Size 可以保持 API 的一致性，使得代码更加清晰和易于理解。
在大多数情况下，当只需要获取张量的维度信息时，image.shape 和 image.size() 都是可以的，而且它们会给出相同的结果。在编写 PyTorch 代码时，选择哪一个主要取决于个人偏好和团队的编码标准。