torch.argmax(input,dim,keepdim=False)→ LongTensor 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失,可以理解为最终结果该维度大小是1,表示将该维度压缩成维度大小为1。 举例理解:对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,dim=1表示求每一行中最大数的在该行中的...
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(...
y0 = torch.argmax(x, dim=0) print(y0) ''' tensor([0, 1, 0, 1]) ''' # y1表示矩阵dim=1维度上(每一行)张量最大值的索引 y1 = torch.argmax(x, dim=1) print(y1) '''tensor([2, 3]) ''' 三维数组 x = torch.randn(2, 4, 5) print(x) ''' tensor([[[-1.2204, -0.6428,...
x = torch.randn(3, 5) print(x) print(torch.argmax(x)) print(torch.argmax(x, dim=0)) print(torch.argmax(x, dim=-2)) print(torch.argmax(x, dim=1)) print(torch.argmax(x, dim=-1)) output: tensor([[-1.0214, 0.7577, -0.0481, -1.0252, 0.9443], [ 0.5071, -1.6073, -0.6960...
例如,代码是input = torch.randn(3, 10)result = torch.argmax(input, dim=0, keepdim=True)input 是tensor([[ 1.5742, 0.8183, -2.3005, -1.1650, -0.2451], [ 1.0553, 0.6021, -0.4938, -1.5379, -1.2054], [-0.1728, 0.8372, -1.9181, -0.9110, 0.2422]])并且result是tensor([[ 0, 2, 1, ...
max_idx = torch.argmax(logits, dim=0) new_logits[max_idx] = logits[max_idx] logits = new_logits super(Argmax, self).__init__(probs=probs, logits=logits, validate_args=validate_args) 开发者ID:ronald-xie,项目名称:SLM-Lab,代码行数:12,代码来源:policy_util.py ...
torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失,可以理解为最终结果该维度大小是1,表示将该维度压缩成维度大小为1。 举例理解:对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,dim=1表示求每一行中最大数的在该行中的列号,最后得到的就是一个维度为(d0,1) 的二维矩阵,最终列这一维度大小为1就要消失了,最终结果变成一维张量...
import torch a=torch.tensor([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) b=torch.argmax(a,dim=1) print(a) print(a.shape) print(b) 结果:第一行[1,2,3,4]最大值为4,序号为3,第二行[5,6,7,8]最大值为8,序号为3,第三行[9,10,11,12]最大值为12,序号为3...