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[2]torch.argmin(input, dim=None, keepdim=False) → LongTensor argmin功能:Returns the indices of the minimum value(s) of the flattened tensor or along a dimension。 理解类似上面argmax函数的第二种格式,相应于dim=0和dim=1,依次返回由最小值对应下标组成的列方向数组与行方向数组组成的张量。
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,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。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。 importtorch a=torch.tensor([ [ [1,5,5,...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 返回指定维度最大值的序号 1)dim表示不同维度。特别的在dim=0表示二维矩阵中的列,dim=1在二维矩阵中的行。广泛的来说,我们不管一个矩阵是几维的,比如一个矩阵维度如下:(d0,d1,…,dn−1) ,那么dim=0就表示对应到d0 也就是第一个维度,dim=...
argmax函数参数dim=0表示从列获取最大值索引,dim=1从行获取最大值索引,dim=-1从最后一个维度获取最大值索引[1]。 举例 import torch d = torch.tensor([[9,7,6], [4,8,2], [5,10,0]]) print(torch.argmax(d , dim=0))#结果应为9,10,6的所在列的索引==》0,2,0 print(torch.argmax(...
dim=0,按照第一个维度比较,找出最大值的序号,第一个维度为列,即为按列找出最大值的序号。 import torch a=torch.tensor([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) b=torch.argmax(a,dim=0) print(a) print(a.shape) ...
EN我正在研究PyTorch的PyTorch函数，定义为：Code protected void GridView1_RowDataBound(object sender...
argmax是一种函数，是对函数求参数(集合)的函数。当我们有另一个函数y=f(x)时，若有结果x0= argmax(f(x))，则表示当函数f(x)取x=x0的时候，得到f(x)取值范围的最大值；若有多个点使得f(x)取得相同的最大值，那么argmax(f(x))的结果就是一个点集。换句话说，argmax(f(x))是使得...
>t.sum(dim=0)tensor([6.,6.,6.,6.])>t.sum(dim=1)tensor([4.,8.,12.]) 当我第一次看到它的时候,我正在学习它是如何工作的,我很困惑。如果你和我一样感到困惑,我强烈建议你在继续之前试着理解这里发生了什么。 记住,我们在第一个轴上约减这个张量,沿着第一个轴的元素是数组,沿着第二个轴的...
argmax是一种函数，是对函数求参数(集合)的函数。当我们有另一个函数y=f(x)时，若有结果x0= argmax(f(x))，则表示当函数f(x)取x=x0的时候，得到f(x)取值范围的最大值；若有多个点使得f(x)取得相同的最大值，那么argmax(f(x))的结果就是一个点集。换句话说，argmax(f(x))是使得...