argmax(input) → LongTensor参数: input(Tensor) -输入张量。参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int) -要减少的维度。如果 None ,则返回展平输入的 argmax。 keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。如果 dim=None 则忽略。返回input 张量中所有元素的最大值的索引。
dim = 1,行不变(按行-将当前行所有列数据-计算),指定的是列,那就是列变,理解成:针对每一行中,所有列之间的数据比较或者求和等操作,是每一行的比较,因为行是可变的。 三、举例 torch.argmax() 得到最大值的序号索引 dim=0保留列维度,不要行了,保留列的size就可以了 dim=1保留行维度,不要列了,保留行...
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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=1表示对应到也就是第二个维度,一次类推。 argmax就是得到最大值的序号索引,对于一个维度为(d0,d1) 的二维矩阵来说,我们想要求每一行中最大数的在该行中的列号,最后...
argmax(self.predict(np.asarray(X_dev[i], dtype=np.float32) # ,np.ones((len(X_dev[i]),self.input_dim),dtype=np.float32) )) correct = 0.0 for i in np.arange(len(X_dev)): if pc_sentiment[i] == np.argmax(y_dev[i]): correct += 1 else: correct = 0.0 pc_sentiment =...
33label = z_sim.argmax(dim=1).numpy()34print('%s相似性:\n'%method, z_sim)35print('样本类别标签:', label)3637#样本38data = (torch.tensor([[1, 1, 1, 1, 1],39[-1, -2, -3, -4, -5],40[2, 4, 6, 8, 11],41[-1, -1, -1, 1, -1],42[10, 9, 8, 6, 5],...
norm-p(范数)通过设置dim,在不同维度上进行范数计算 统计属性 min,max,mean:最小、最大、平均 prod():累乘sum():求和首先会将tensor展开,从而计算索引值 argmax():返回最大值的索引 argmin():返回最小值的索引 如果需要返回指定类型的索引值,需要指定维度dim,keepdimkeepdim:保证得到的结果维度个数与原先的...
argmax 求最大值索引 十一、NumPy:随机数生成 随机数生成函数在np.random子包内 常用函数 rand 给定形状产生随机数组(0到1之间的数) randint 给定形状产生随机整数 choice 给定形状产生随机选择 shuffle 与random.shuffle相同 uniform 给定形状产生随机数组
[data.train_mask].argmax(dim=1) correct_train = (pred_train == data.y[data.train_mask]).sum() train_acc = int(correct_train) / int(data.train_mask.sum()) y_true_train = data.y[data.train_mask].cpu().numpy() y_pred_train = pred_train.cpu().numpy() train_prec, train_...
我有一个 4D 张量,我想获得最后两个维度的 argmax。 torch.argmax 只接受整数作为“dim”参数,而不接受元组。 我怎样才能做到这一点? 这就是我的想法,但我不知道如何匹配我的两个“索引”张量的维度。 original_array 是形状 [1, 512, 37, 59]。 max_vals, indices_r = torch.max(original_array, ...