torch.argmax(dim=1)用法 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 # -*...
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(...
此时调用torch.argmax(prediction, dim=1),其具体含义为:对于N组预测结果图,遍历每一组中的每一个像素,找到两张预测图像素值的最大值对应的channel。具体过程如下图所示: 对于一个[N, 2, H, W]的input,最终torch.argmax(predition, dim=1)的输出是一个[N, H, W]的张量,也就是一组包含有batch size...
你可以使用 torch.argmax() 函数来找到张量中最大值的索引位置,然后根据这个索引将最大值放入一个列表,剩下的值放入另一个列表。以下是示例代码: import torch tensor = torch.Tensor([1, 2, 3]) max_value_index = torch.argmax(tensor) max_value = tensor[max_value_index] other_values = [value f...
torch.multinomial和torch.argmax的区别 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],
np.argmax() 解释:接收两个参数,第一个为np数组,第二个为axis,在数组的第axis轴上求最大值,返回数组中最大值的索引值,当一组中同时出现几个最大值时,返回第一个最大值的索引值。看例子: import numpy as np a = np.array([ [ [1, 5, 5, 2], ...
这次写torch的时候想随便聊聊一下之前遇到的很多函数,背景为fixed backbone design。 torch.max(input) : 返回一个张量里的最大值, torch.max(input,dim,keepdim=False): 返回一个tuple (values, indices),第一个元素values是input tensor在给定dim上的最大值,第二个元素indices是相关元素的索引(类似于argmax)...
函数torch.randn用于生成服从标准正态分布的随机张量。PyTorch函数torch.squeeze()和torch.squeeze_()用于删除张量中尺寸为1的维度，前者返回新张量，后者原地操作。最后，torch.multinomial和torch.argmax虽然都可以从概率分布中获取元素，但它们的用途和行为有很大差异。选择合适的函数取决于具体的应用场景。
10.2 mean、median、sum、min、max、prod、argmax、argmin 10.3 topk 获取最大的k个值 10.4 kthvalue 获取第k大的值 10.5 比较运算函数 十一、高级操作 11.1 where 11.2 gather 一、PyTorch环境检查 import torch # 输出PyTorch版本 print(torch.__version__) # 检查PyTorch是否支持GPU加速 print("cuda:", torc...
torch.argmax(dim=1)用法 )torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; 山顶夕景 642 PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法 PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法 代码的路 516 【PyTorch简明教程】torch.Tensor()与torch.tensor()的区别 【...