1、zip函数可以获取可迭代数据的元素,其中包括各种list、tuple、Tensor等元素 下面是一个例子: 其输出为: 其中应用到Tensor上的代码为: 如果不使用上面的sample=sample[0]的话则会导致返回的tensor会有不同如下: 2、求分类输出的topk的方法如下: ... pytorch模型转onnx,报错kind_.is_p
prod() 累乘 argmax()/argmin() 最大最小值所在的索引 topk() 取最大的n个 kthvalue() 第k个小的值 比较运算 矩阵乘法 只对2d矩阵有效,因为矩阵乘法是定义在2d矩阵上的 torch.mm(a,b) torch.matmul(a,b) a@b tensor的幂 对tensor中的每一个元素都进行幂运算 exp()/log() 近似运算 clamp() 截...
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,该元素在第二列的...
topk函数与max其实是一样的,只不过topk返回的是前几大的数据 例子: a = torch.rand(4,10)print(a.topk(3,dim=1))#返回前三大的数据torch.return_types.topk(values=tensor([[0.8964,0.8960,0.8854],[0.9808,0.8285,0.7648],[0.9556,0.7625,0.7507],[0.8583,0.6822,0.6390]]),indices=tensor([[2,8,0],...
torch/Tensor.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回在指定维度上k个最大的元素,默认最后一个维度,返回值是一个元组包括值和索引(values, indices)参数: input (Tensor) – 输入tensor
topk 最大的k个数 sort 排序 max/min 比较两个tensor最大最小值 表中第一行的比较操作已经实现了运算符重载,因此可以使用a>=b、a>b、a!=b、a==b,其返回结果是一个ByteTensor,可用来选取元素。max/min这两个操作比较特殊,以max来说,它有以下三种使用情况: - t.max(tensor):返回tensor中最大的一个数...
topk(2,largest=False) print(v,id) print(a) 运行结果如下 tensor([9]) tensor([1]) tensor([9, 7]) tensor([1, 6]) tensor([1, 3]) tensor([0, 2]) tensor([1, 9, 3, 4, 5, 6, 7]) 下一篇:torch-tensor最值2 赞同 · 0 评论文章 Torch教程github.com/huang-chang/Torch_...
topk(5,dim=1,largest=False)#关闭largest求最小的5个a.kthvalue(8,dim=1)#返回第八小的值 #比较操作 #都是进行element-wise操作 torch.eq(a,b)#返回的是张量 torch.equal(a,b)#返回的是True或者False 爱因斯坦标示库 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from einops ...
This is common among object detection models since they often involve topk operation and often use small batchsize (and batchsize 1 in inference). I am also seeing similar issues on a RTX2080 Ti for 2d tensors with small A and large B.@ngimelCan you explain more on why this behavior ...
sort：功能：沿指定维度对张量元素进行排序。适用场景：数据排序、特征提取或决策排序。topk：功能：返回指定维度上的前k个最大元素及其索引。适用场景：寻找关键特征或最大值分析。这些方法构成了PyTorch中张量处理的核心，通过灵活运用它们，可以显著提高模型的开发效率和数据处理能力。