torch.argmax:此函数返回给定张量中具有最大值的元素的索引。在概率分布的背景下,这意味着选择具有最高概率的元素。与torch.multinomial不同,torch.argmax不涉及随机性,始终选择概率最大的元素。这对于确定性决策和选择最可能的结果非常有用。 总之,torch.multinomial和torch.argmax之间的主要区别在于前者进行随机抽样,...
torch.argmax() / torch.argmin() torch.gather() / tensor.gather() batch_gather torch.split() / tensor.split() torch.sort() 排序 torch.mean() Pytorch程序的可复现性 / 设置随机数种子 nn.Softmax() onehot编码 F.onehot() nn.init.xavier_uniform_() 均匀分布 torch.nn.init...
torch.max(),不指定dim参数,返回输入张量中所有数据的最大值; 如果指定dim参数,则返回按照指定维度的最大值和各最大值对应的位置 torch.argmax(),不指定dim,然后输入张量中所有数据最大值位置(按照张量被拉伸为1为向量算); 如果指定dim,返回指定维度的最大值位置,另外可以通过keepdim来保留原张量的形状...
torch.topk（）是你正在寻找的。从文件上看，torch.topk（input，k，dim=None，largest=True，sorted=T...
torch.argmax(),不指定dim,然后输入张量中所有数据最大值位置(按照张量被拉伸为1为向量算); 如果指定dim,返回指定维度的最大值位置,另外可以通过keepdim来保留原张量的形状 __EOF__
torch.argmax 是 支持bf16,fp16,fp32,fp64,uint8,int8,int16,int32,int64 torch.argmin 是 支持fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64 torch.amax 是 支持fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64,bool torch.amin 是 支持fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64,bool ...
sorted=True，out=None）-〉（Tensor，LongTensor）返回给定维度沿着给定inputTensor的k最大元素。
argmax函数是返回tensor指定维度上最大值的index。 这两个函数的实际应用如下图: 13.narrow()函数 narrow()函数起到了筛选一定维度上的数据作用。 torch.narrow(input,dim,start,length)->Tensor input是需要切片的张量,dim是切片维度,start是开始的索引,length是切片长度,实际应用如下: ...
activation = ArgMax(**params) elif name == 'argmax2d': self.activation = ArgMax(dim=1, **params) elif callable(name): self.activation = name(**params) else: raise ValueError('Activation should be callable/sigmoid/softmax/logsoftmax/None; got {}'.format(name)) ...
argmin argmax view code dim keepdim Top-k(排在前k的)/k-thvalue(第k小的值) view code compare >、>=、<、<=、!=、== torch.eq(a,b) torch.equal(a,b) view code 五、高阶OP Tensor advanceed operation where Gather whree ...