关于numpy和torch.tensor中的size和shape

对于numpy中申请的array变量，size和shape是array类的成员属性：

import numpy as np
b = np.random.rand(2,3,5)
print(b.size)##输出2*3*5=30，即array元素的个数
print(b.shape)##输出(2,3,5)的tuple,即array的维度，
print(len(b))##使用len()函数，返回的是array的第一维值

对于torch.tensor ，shape是tensor的成员属性，size是tensor的成员方法：

a  = torch.randn((2,3,5),dtype = torch.float32)
print(a.shape)#打印“torch.Size([2,3,5])”不需要加括号，直接访问成员属性，返回的是torch.Size类对象，
print(a.shape[1])#可以使用[]索引访问,所以size属性是一个迭代器

print(a.size())#打印“torch.Size([2,3,5])”,与shape属性一致
print(a.size(1))#可传入参数，返回3，即第i维的个数