如何理解 labels.size(0) ？

一、概念解释

在PyTorch中，labels变量通常是一个二维张量（Tensor），其中每一行代表一个样本的标签，每一列代表不同的类别或属性。labels.size()方法返回一个元组，表示张量的尺寸。对于标签张量，通常有两个维度：批处理大小（batch size）和类别数量（number of classes）。

• labels.size(0)返回的是第一维的大小，即批处理大小，也就是当前批次中样本的数量。这是因为PyTorch中的张量索引是从0开始的，所以size(0)对应于最外层的维度，也就是样本的维度。
• labels.size(1)返回的是第二维的大小，即类别数量。如果标签是分类任务中的独热编码（one-hot encoding），那么这个数字表示不同类别的数量。例如，对于一个10类分类问题，labels.size(1)将返回10。

在分类问题中，labels通常是一个二维张量，其中每一行是一个样本的标签，每一列代表一个类别。如果是一个多分类问题，通常使用独热编码，即每个样本的标签是一个只有一个元素为1的向量，其余元素为0，1的位置指示了正确的类别。如果是一个二分类问题，标签可能只是一个单一的值，表示正类或负类。

二、举个例子

例如，如果一个批次中有5个样本，每个样本属于3个类中的一个，那么labels张量的尺寸将是(5, 3)，labels.size(0)将返回5，labels.size(1)将返回3。

让我们通过一个具体的例子来理解张量的尺寸和size()方法。

假设我们有一个简单的多分类问题，我们需要对三个不同的类别进行分类（例如，猫、狗和鸟）。我们有一个批次（batch）包含4个样本，每个样本都是一个独热编码的标签向量。

在独热编码中，每个类别由一个单独的维度表示，且只有一个维度上的值为1，其余维度上的值为0。因此，我们的标签张量labels将是一个4x3的二维张量，其中4表示批次中的样本数量，3表示类别数量。

下面是具体的例子：

import torch
# 创建一个4x3的二维张量，表示4个样本的标签
# 每个样本的标签用独热编码表示
labels = torch.tensor([
    [1, 0, 0],  # 第一个样本属于第一类（猫）
    [0, 1, 0],  # 第二个样本属于第二类（狗）
    [0, 0, 1],  # 第三个样本属于第三类（鸟）
    [1, 0, 0]   # 第四个样本属于第一类（猫）
])
# 打印张量的尺寸
print(labels.size())  # 输出: torch.Size([4, 3])
# 获取第一维的大小（批处理大小）
print(labels.size(0))  # 输出: 4
# 获取第二维的大小（类别数量）
print(labels.size(1))  # 输出: 3

在这个例子中，labels.size(0)返回的是4，因为我们有4个样本在当前的批次中。labels.size(1)返回的是3，因为我们有3个不同的类别。每个样本的标签都是一个3维的向量，其中只有一个维度上的值为1，表示该样本属于哪个类别。