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]]]) 当dim = 2时 importtorch ...
如果是在一个三维矩阵中比较,被比较的就是各个二维矩阵,对应位置就是矩阵,宏观来讲就是取每个矩阵(i,j)位置的最大值。 dim表示和返回的indices dim表示的是从外到里括号的维度,dim=0(从0计数)就是第1个(从1计数)括号内的个元素,dim=1就是(每一个)第2个括号内的元素,依此类推。 上面括号内的每一个...
dim:指定Softmax计算的维度。默认为-1,表示对全维度进行计算。 dtype:指定Softmax输出的数据类型。默认为torch.float32。 keepdim:是否保持输出的维度与输入相同。默认为False,表示输出的维度将进行压缩。 (注意:stable_params和amax并非Pytorch Softmax的标准参数,此处可能是对Softmax函数或其他相关函数的误解或混淆,...
abs().clamp(min=1) qk_mat = qk_mat / qk_mat.detach().abs().sum(dim=-1, keepdim=True).clamp(min=1, max=5e4) output = torch.matmul(qk_mat, vr) output = output.transpose(1, 2) return output 0 comments on commit fdd8838 Please sign in to comment. ...
softmax(y / temperature, dim=1) 注意到,上述Gumbel-Softmax方法只是使得可求导部分的输出随着温度系数的变化而更接近于One-Hot向量,其本身只能达到接近的效果而无法产生一个One-Hot向量。因此,依然需要如下argmax函数使其独热化,但此时onehot_from_logits函数不再包含探索率,因为Gumbel变量的引入已经将探索效果...
return F.softmax(y / temperature, dim=-1) def gumbel_softmax(logits, temperature, hard=False): y = gumbel_softmax_sample(logits, temperature) if hard: shape = y.size() _, max_idx = y.max(dim=-1, keepdim=True) y_hard = torch.zeros_like(y).scatter_(-1, max_idx, 1.0) ...
dim:需要查找最大值得维度(这里很迷,后面重点介绍) max:结果张量,用于存储查找到的最大值 max_indices:结果张量,用于存储查找到最大值所处的索引 keepdim=False:返回值与原Tensor的size保持一致 1. 简单应用 代码语言:javascript 复制 t1=torch.LongTensor([3,9,6,2,5])print("---max---")print(torch....
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]]) tensor([[ 6], [15]]) tensor([5, 7, 9]) tensor([ 6, 15]) 定义softmax操作 代码语言:javascript 复制 def softmax(X): X_exp = X.exp() partition = X_exp.sum(dim=1, ...
参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int) -要减少的维度。 keepdim(bool) -输出张量是否保留dim。默认值:False。 关键字参数: out(tuple,可选的) -两个输出张量的结果元组(最大值,max_indices) 返回input 张量中所有元素的最大值。警告 与max(dim=0) 不同,此函数产生确定性(子)梯度例子:...
torch.argmax中dim详解 torch.argmax()函数 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)...