Pytorch中topk的 Pytorch 中topk的用法¶ In [14]:import torch from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" a = torch.randint(0,10,[2,2,3]) a a.topk(2,-1)Out[14]: tensor([[[4, 1, 5], [9, 2, 4]], [[1, 1, 1],...
其中largest=True表示从大到小取元素'''print(torch.topk(tensor1, k=3, dim=1, largest=True))###打印这个函数第一个返回值###print('函数第一个返回值topk[0]如下')print(torch.topk(tensor1, k=3, dim=1, largest=True)[0])###打印这个函数第二个返回值###print('函数第二个返回值topk[1]...
pytorch tensor 取最后一列数据 常见的Tensor操作 创建张量: 张量形状和维度操作: 张量索引与切片: 张量运算: Autograd 操作: 逐元素操作 归并函数 比较 线性代数 以下是一些常见的张量操作示例: 创建张量: import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 从列表创建张量 y = torch.zeros(2, 3) # 创建一...
2.4.3 按列比较 在topk() 方法中设置 dim 参数,指定要比较的维度,dim=0 是按列比较。 values 中给出每列排在最前边的元素内容,indices 中给出该元素在张量中的索引位置。 如a.topk(1, dim=0)取出每列中最大的元素,第一列最大的元素为 0.4848,该元素在第一列的下标为0,第二列最大的元素为 1.2878,...
pytorch的topk()函数 pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。例: 代码语言:javascript 复制 importtorch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2])value,indices=torch.topk(item,3)print("value:",value)print("indices:",indices)...
torch.tensor():创建一个张量 torch.zeros(),torch.ones():创建全零或全一的张量。 torch.randn():创建正态分布的随机张量。 torch.from_numpy():将NumPy数组转换为张量。 torch.mean(),torch.std():计算张量的均值和标准差。 torch.var():计算张量的方...
tensor([[0.7131, 0.8148, 0.8036, 0.4720], [0.9135, 0.4639, 0.5114, 0.2277], [0.1314, 0.8407, 0.7990, 0.9426], [0.6556, 0.7316, 0.9648, 0.9223]]) torch.return_types.topk( values=tensor([[0.8148, 0.8036], [0.9135, 0.5114], [0.9426, 0.8407], [0.9648, 0.9223]]), indices=tensor([[1,...
张量(tensor)是Pytorch中最基本的操作对象,表示一个多维矩阵,类似numpy中的ndarrays,是可以在GPU上使用以加速运算。 创建 直接创建张量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch x1=torch.rand(2,3)#2×3的随机矩阵print(x1)x2=torch.ones(2,3,4)#2×3×4的全1矩阵print(x2)x3...
torch.addcdiv(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None) → Tensor #首先求tensor1除以tensor2,然后用得到的结果乘以value,然后再加到tensor上面去。 torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None) → Tensor #首先求tensor1乘以ensor2,然后用得到的结果乘以value,然后再加到tensor上面...
1. 张量Tensors torch.is_tensor(obj): 如果obj是一个pytorch张量,则返回True torch.is_storage(obj): 如果obj是一个pytorch storage对象,则返回True torch.numel(input): 返回input张量中的元素个数。 2. 创建…