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 ...
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表示从dim=1(如果有)那么要看有几个第二级(dim=1)括号 返回的indices矩阵值为对应位置是哪一个该维度的张量,数值表示返回...
print(torch.max(t,dim=0)) print("---max dim=1 ---") print(torch.max(t,dim=1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果为: 当dim=0时,输出最大值为,第一列最大值0.6301,第二列最大值0.8937,第三列最大值0.3851。 当dim=1时,输出最大值为,第一行最大值0.8937,第二行最大值0.6301。 我们结...
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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,...
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=...
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.max(t1))print("---max dim---")print(torch.max(t1,dim=0)) 输出结果为: 可以看到,加...
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...
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:...
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, ...