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。 dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的列,dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说,我们不管一个矩阵是几维的,比如一个...
argmax(x) # 对应于x中最大元素的索引值 print(x, y) torch.argmax( ) 不使用dim返回最大值索引,也就是5的索引位置2. import torch x = torch.asarray([[3, 2, 5, 1], [3, 11, 6, 2]]) y = torch.argmax(x) # 对应于x中最大元素的索引值 print(x, y)该函数默认将输入矩阵排变成...
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(...
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...
在使用PyTorch构建深度学习模型时,torch.argmax是一个非常常用的函数,用于获取张量中最大值的索引。然而,在将模型转换为TensorRT进行推理时,有时可能会遇到torch.argmax输出异常值(如1.5e-44)的问题。这通常是由于TensorRT对浮点数的处理方式和PyTorch不同导致的。 问题原因 TensorRT为了提高推理速度和减少内存消耗,对...
torch.multinomial和torch.argmax的区别 reference: torch.view() 先按行flatten之后再按照所需维度进行取数 import torch a = torch.randn(2,3,4) a Out[4]: tensor([[[ 0.0331, -1.1727, -0.2692, -1.6970], [-1.7191, -2.1063, 3.2157, 0.4572], ...
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) ...
本文将以torch.argmax函数为主题,一步一步回答torch.argmax反向传播的原理。 一、什么是torch.argmax函数? torch.argmax函数是PyTorch深度学习库中一个常用的函数,用于找到张量中最大值的索引。该函数的输入是一个张量(tensor),输出则是最大值所在的索引。在深度学习中,常用于分类问题中对预测结果进行处理。 二...
acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item() n += y.shape[0]returnacc_sum / n 开发者ID:wdxtub,项目名称:deep-learning-note,代码行数:19,代码来源:utils.py 示例2: train_cnn ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importargmax...
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)。