max(1, keepdim=True)[0]).float() if eps == 0.0: return argmax_acs def get_rep_outputs(logits, temperature, hard): y = gumbel_softmax_sample(logits, temperature) if hard: y_hard = onehot_from_logits(y) y = (y_hard - y).detach() + y return y 结论 从上述分析可以看出,...
_, max_idx = y_softmax.max(dim=-1, keepdim=True) y_hard = torch.zeros_like(y_softmax).scatter_(-1, max_idx, 1.0) y = y_hard - y_softmax.detach() + y_softmax 其中,y_hard表示的是通过argmax操作得到的one-hot向量。y_softmax表示原始的Softmax向量。 最核心的:y = y_hard ...
如果将上面的示例代码中的参数 keepdim=True加上,即torch.max(a,1,keepdim=True),会发现返回的结果的第一个元素,即表示最大的值的那部分,是一个size=4*1的Tensor,也就是其实它是按照行来找最大值,所以得到的结果是4行;因为只找一个最大值,所以是1列,整个的size就是 4行 1 列。参数dim=1,相当于调...
keepdim=True)[1]correct+=pred.eq(labels.data.view_as(pred)).cpu().sum()test_loss/=len(test_loader.dataset)print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(test_loss,correct,len(test_loader.dataset...
self.log('train_loss', loss, on_step=False, on_epoch=True) return {'loss': loss} def validation_step(self, batch, batch_nb): # OPTIONAL x, y = batch y_hat = self(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y) pred = y_hat.argmax(dim=1, keepdim=True) ...
如果keepdim 是True ,则输出张量的大小与 input 相同,但在维度 dim 中它们的大小为 1。否则,dim 被压缩(参见 torch.squeeze() ),结果在比 input 少1 个维度的输出张量中。注意 如果缩减行中有多个最大值,则返回第一个最大值的索引。例子:>>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[-1.2360, -...
sum(dim=1, keepdim=True)) # dim为1,按照相同的行求和,并在结果中保留行特征 print(X.sum(dim=0, keepdim=False)) # dim为0,按照相同的列求和,不在结果中保留列特征 print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1,按照相同的行求和,不在结果中保留行特征 输出:tensor([[5, 7, 9]]) ...
partition = x_exp.sum(dim=1, keepdim=True) # 按列累加, m * 1 return x_exp / partition # 广播机制, [m * n] / [m * 1] = [m * n] 1. 2. 3. 4. 交叉熵实现 y_hat 为网络输出,size 是 batch * c,其中 c 为类别数,每一行表示一个图片的 softmax 分类概率,一共 batch_size ...
x_value = torch.max(x,2, keepdim=True)[0]print(x_value)>>>tensor([[[0.7163],[0.5388]],[[0.7844],[0.4386]],[[0.9510],[0.9522]]]) x_index = torch.max(x,2, keepdim=True)[1]print(x_index)>>>tensor([[[4],[0]],[[2],[3]],[[0],[0]]]) ...
softmax运算本质就是将每个元素变成非负数,且每一行和为1。 首先回顾一下tensor的按维度操作。 代码语言:javascript 复制 X=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])#dim=0表示对列求和。keepdim表示是否在结果中保留行和列这两个维度X.sum(dim=0,keepdim=True)X.sum(dim=1,keepdim=True) ...