torch.return_types.max( values=tensor([[0.9934], [1.5724], [2.0742], [1.6405]]), indices=tensor([[6], [1], [8], [1]])) In[32]: a.argmax(dim=1, keepdim=True)# 返回一个 [4,1] , dim=1这一维并没有消失 Out[32]: tensor([[6], [1], [8], [1]]) Top-k or k-th...
1. 理解需求 在替代argmax函数之前,我们首先需要理解我们的需求是什么。我们的目标是找到张量中最大值的索引。 2. 使用torch.topk()函数 使用PyTorch中的torch.topk()函数可以帮助我们找到张量中的前k个最大值及其对应的索引。下面是使用torch.topk()函数的代码示例: importtorch# 创建一个示例张量tensor=torch.te...
使用max(dim=) 函数配上dim参数,可以很好的返回最大值与该值的位置 argmax 其实是 max 的一部分(位置) keepdim=True 设置这个参数后,维度得以保留,与原来的维度是一样的 In[33]:a# # 假设生成4张手写体数字照片的概率(发生过偏移)Out[33]:tensor([[0.0234,0.6830,-0.1518,0.4595,-1.5634,0.5534,0.9934,...
torch.argmax(input, dim, keepdim=False) → LongTensor 返回值: Returns the indices of the maximum values of a tensor across a dimension. 参数: input (Tensor) – the input tensor. dim (int) – the dimension to reduce. If None, the argmax of the flattened input is returned. keepdim (...
probabilities = F.softmax(logits, dim=-1) sampled_token = torch.multinomial(probabilities, 1) return sampled_token.item() 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文本的多样性,并且可以通过...
以arg_max为例分享一下添加操作的方式。 首先要查看Caffe中对应层的参数:caffe.proto为对应版本caffe层与参数的定义,可以看到ArgMax定义了out_max_val、top_k、axis三个参数: message ArgMaxParameter { // If true produce pairs (argmax, maxval)
defevaluteTop1(model, loader): model.eval() correct=0 total=len(loader.dataset)forx,yinloader: x,y=x.to(device), y.to(device) with torch.no_grad(): logits=model(x) pred= logits.argmax(dim=1) correct+=torch.eq(pred, y).sum().float().item()#correct += torch.eq(pred, y)...
参数K 控制了在每个时间步中保留的候选词语的数量。较小的 K 值会导致更加贪婪的行为,因为只有少数几个词语参与随机采样,而较大的 K 值会增加生成文本的多样性,但也会增加计算开销。 deftop_k_sampling(input_ids,max_tokens=100,top_k=50,temperature=1.0): ...
probabilities=F.softmax(logits, dim=-1) sampled_token=torch.multinomial(probabilities, 1) returnsampled_token.item() 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文本的多样性,并且可以通过限制候选...
参数K 控制了在每个时间步中保留的候选词语的数量。较小的 K 值会导致更加贪婪的行为,因为只有少数几个词语参与随机采样,而较大的 K 值会增加生成文本的多样性,但也会增加计算开销。 def top_k_sampling(input_ids, max_tokens=100, top_k=50, temperature=1.0): ...