一、基本介绍 numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。 二、代码实验 1、一维数组情况 简单一维情况,np.argmax()直接返回最大值的索引,不指定axis可以认为是将数组拉平之后寻
argmin功能:Returns the indices of the minimum value(s) of the flattened tensor or along a dimension。 理解类似上面argmax函数的第二种格式,相应于dim=0和dim=1,依次返回由最小值对应下标组成的列方向数组与行方向数组组成的张量。
一种方法是使用softmax函数的极限值,将argmax的采样操作近似为概率分布采样。另一种方法是使用argmax函数的直接近似梯度计算方法。 importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 使用softmax的极限值x=torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0],requires_grad=True)y=F.softmax(x,dim=0)z=torch.argmax(y)z.backward()# ...
x = torch.randn(3, 5) print(x) print(torch.argmax(x)) print(torch.argmax(x, dim=0)) print(torch.argmax(x, dim=-2)) print(torch.argmax(x, dim=1)) print(torch.argmax(x, dim=-1)) output: tensor([[-1.0214, 0.7577, -0.0481, -1.0252, 0.9443], [ 0.5071, -1.6073, -0.6960...
我们将重点介绍常用的argmax() 函数,并了解如何访问张量中的数据。言归正传,我们开始吧。 张量的Reduction 运算 首先给出一个reduction 运算的定义。 A reduction operation on a tensor is an operation that reduces the number of elements contained within the tensor. 张量上的reduction 运算是减少张量中包含的...
看明白了argmax函数后,torch.sum(input,dim,output)也就懂了,不过sum是把要干掉的维度上数求和(即合并成一个) torch.nn.CrossEntropyLoss() 这个交叉熵损失函数把input tensor进行了softmax()、log()、NLLLoss()计算,即三合一。见博客https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988博主写的很好...
通过argmax进行采样 2. 反向传播 反向传播就要对p求导了。显然这个式子里面有argmax这个部分是无法求导的,∴此时采用softmax,用可导的softmax代替一下这里的argmax函数,问题完全解决。 这个式子中,τ 是温度参数,参数τ越小,越接近one_hot向量。此时就能对p求导了。
max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None)。对指定维进行索引。比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~2. input是一个张量,index是索引张量。input和index的size要么全部维度都相同,要么指定的dim那一维度值不同。输出为和index大小相同的张量。
问Pytorch Argrelmax函数(或C++)EN1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot ...
缩放(1/√dk)至关有助于在模型深度增加时维持梯度的合适大小,促进稳定训练。如果没有这种缩放点积可能会变得过大,将softmax函数推入梯度极小的区域。 下面解释这些归一化权重: max_weight = attention_weights_3.max() max_weight_ind...