例子1:torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失。 这个消失是什么意思? 官方英文解释是:dim (int) – the dimension to reduce. 我们知道argmax就是得到最大值的序号索引,对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,我们想要求每一行中最大数的在该行中的列号,最后我们得到的就是一个维度为(d0,1) 的一维矩阵...
torch.argmax(input,dim,keepdim=False)→ LongTensor 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失,可以理解为最终结果该维度大小是1,表示将该维度压缩成维度大小为1。 举例理解:对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,dim=1表示求每一行中最大数的在该行中的...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号 1)dim表示不同维度。特别的在dim=0表示二维矩阵中的列,dim=1在二维矩阵中的行。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...
argmax函数参数dim=0表示从列获取最大值索引,dim=1从行获取最大值索引,dim=-1从最后一个维度获取最大值索引[1]。 举例 import torch d = torch.tensor([[9,7,6], [4,8,2], [5,10,0]]) print(torch.argmax(d , dim=0))#结果应为9,10,6的所在列的索引==》0,2,0 print(torch.argmax(...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。
1:torch.max 函数定义 torch.argmax(input, dim, keepdim=False) → LongTensor 作用:返回输入张量中指定维度的最大值的索引。 例2:不指定维度,返回整体上最大值的序号 a=torch.randn(3,4) print(a) print(a.shape) b=torch.argmax(a) print(b) ...
一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。
target_label_idx = torch.argmax(output,1).item() index = np.ones((output.size()[0],1)) * target_label_idx index = torch.tensor(index, dtype=torch.int64)ifcuda: index = index.cuda() output = output.gather(1, index)# clear gradmodel.zero_grad() ...
在argmax多维tensor的情况下,对于不同的参数dim,计算返回值的机制如下。 如3维tensor A。torch.argmax(A,dim =0)。 固定dim 1与dim 2,比较{(x1,a,b),(x2,a,b),...,(xn,a,b)}的大小,并给出最大值的索引,整个argmax的过程会遍历所有可能的a,b,遍历结束后返回索引tensor。
【摘要】 一、torch.argmax()(1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号;(2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 7 ... ...