2.2. keepdim=Truedim对应维度被变成1a = torch.max(testTensor2,0,keepdim=True) b = torch.max(testTensor2,1,keepdim=True) c = torch.max(testTensor2,2,keepdim=True) print(a) print(a[0].shape) print('---') print(b) print(b[0].shape) print('---') print(c) print(c[0]....
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...
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) 然后定义一下softmax运算:softmax运算会先对每个元素做指数运算,再对exp矩阵同行元素求和,最后令矩阵每行各元素与该行元素之和相除,最终得到的矩阵每行元素和为1且非负数。
2.2 torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回一个namedtuple(values, indices), values是在指定dim下,input中每行的最大值;indices是最大值所在索引。 如果keepdim=True,output的size与input size保持一致(此种情况除外: input的维度为1,即dim=1) 如果keepdim=Fa...
dim=-1) def gumbel_softmax(logits, temperature, hard=False): y_soft = gumbel_softmax_sample(logits, temperature) if hard: # 通过one-hot编码进行离散化 shape = y_soft.size() _, max_idx = y_soft.max(dim=-1, keepdim=True) y_hard = torch.zeros_like(y_soft).scatter_(-1, max_...
max(1, keepdim=True) x = torch.cat((box, conf, j.float(), mask), 1)[conf.view(-1) > conf_thres] # Filter by class if classes is not None: x = x[(x[:, 5:6] == torch.tensor(classes, device=x.device)).any(1)] # Apply finite constraint # if not torch.isfinite(x)...
今天的主角是torch.argmax(input, dim, keepdim=False)。 官方文档地址 torch.argmax(input) → LongTens...(a ==1 && a== 2 && a==3) 有可能是 true 吗? 一个有趣的问题: 在 JavaScript 中, (a ==1 && a== 2 && a==3) 是否有可能为 true ? 这是一道我被某科技公司问到的面试题。
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. ...
output.data.max(2, keepdim=True)[1]中的2表示,找第3維的最大值;[1]表示,output.data.max(2, keepdim=True)會回傳一個陣列,第一個是output陣列中第3維度的最大值是多少,第二個是最大值的位置在哪裡。12345678910111213 output.data.max(2, keepdim=True) = {<!-- -->max:2} torch.return_...
pytorch 的 sum 和 softmax 方法 dim 参数的使用 复制 defsoftmax(x): # dim=1表示对矩阵的行操作Keepdim=True将计算计算保留行和列两个维度 returnx.exp() / torch.sum(x.exp(), dim=1, keepdim=True) 模型定义 复制 defnet(X): returnsoftmax(torch.mm(X.view(-1, num_inputs), W) + b ...