51CTO博客已为您找到关于argmax(dim=1)的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及argmax(dim=1)问答内容。更多argmax(dim=1)相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
【摘要】 一、torch.argmax()(1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号;(2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 7 ... 一、torch.argmax() ...
一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 7 15:05:09 2022@author: 86493""...
其中a是你的全连接输出维度,b是一个batch中的样本数量。 我们经过一个argmax的操作,dim=1 意味着找到张量中各自的最大值所在索引。也就是找到每个样本的全连接输出中最大的那一个。 最有可能的预测值。 torch.eq会返回一个 batch维的bool值。 。sum统计真值的个数。。float将真值个数化为浮点,。item将得到...
在argmax多维tensor的情况下,对于不同的参数dim,计算返回值的机制如下。 如3维tensor A。torch.argmax(A,dim =0)。 固定dim 1与dim 2,比较{(x1,a,b),(x2,a,b),...,(xn,a,b)}的大小,并给出最大值的索引,整个argmax的过程会遍历所有可能的a,b,遍历结束后返回索引tensor。
b=torch.argmax(a,dim=0)print(b)print(a.shape)""" tensor([[0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]) torch.Size([2, 3, 4]) """# 去掉第一维度,这样剩下两个3x4数组,将两个数组的对应位置进行比较,例如:a[0][0][0]和a[1][0][0]比较#因为a[1][0][0]大,所...
torch.argmax( )使用参数dim 对于dim这个参数可以这样理解: 下边代码例子输入x为torch.Size([2, 4]),dim=0时把2变成1,返回每列最大索引,dim=1时把4变为1,返回每行最大索引。 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 import torch x = torch.asarray([[3, 2, 5, 1], [3, 11, 6,...
b=torch.argmax(a,dim=0) print(b) print(a.shape) """ tensor([[0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]) torch.Size([2, 3, 4]) """ # 去掉第一维度,这样剩下两个3x4数组,将两个数组的对应位置进行比较,例如:a[0][0][0]和a[1][0][0]比较 ...
现在是时候 * 正确理解 *axis或dim参数在PyTorch中是如何工作的了：
>>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[ 1.3398, 0.2663, -0.2686, 0.2450], [-0.7401, -0.8805, -0.3402, -1.1936], [ 0.4907, -1.3948, -1.0691, -0.3132], [-1.6092, 0.5419, -0.2993, 0.3195]]) >>> torch.argmax(a, dim=1) tensor([ 0, 2, 0, 1])...