如何获取torch::Tensor形状

torch::Tensor是PyTorch深度学习框架中的一个重要数据结构，用于存储和操作多维数组。要获取torch::Tensor的形状，可以使用size()方法。

torch::Tensor的形状是一个元组，表示每个维度的大小。例如，对于一个二维的torch::Tensor，形状可以表示为（行数，列数）。

下面是获取torch::Tensor形状的示例代码：

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

int main() {
    torch::Tensor tensor = torch::randn({3, 4, 5});
    std::vector<int64_t> shape = tensor.sizes();

    std::cout << "Tensor shape: ";
    for (int i = 0; i < shape.size(); i++) {
        std::cout << shape[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个形状为（3，4，5）的torch::Tensor。然后使用sizes()方法获取了tensor的形状，并将结果存储在一个std::vector<int64_t>中。最后，我们通过遍历该向量打印出了tensor的形状。

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