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(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一个一维向量,然后找出这个一维向量里面最大值的索引。 torch.argmax( )使用参数dim 对于dim这个参数可以这样理解: 下边代码例子输入x为torch.Size([2, 4]),dim=0时把2变成1,返回每列最大索引,dim=1时把4变为1,返回每...
【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 ... 一、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)。 importtorch a=torch.tensor([ [ [1,5,5,...
简介: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。 一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; ...
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。
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。
现在在最后一个维度求最大值,分别使用max和argmax: python print(torch.max(x, dim=-1)[0]) print(x[index]) 结果如下: Code tensor([[ 3, 7, 11], [15, 19, 23]]) Traceback (most recent call last): File "argmax.py", line 11, in <module> print(x[index]) IndexError: index...
torch.argmax()函数 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)。
preds = preds.argmax(dim=-1) m = (preds == targets).sum n = targets.shape[0] self.correct += m self.total += n returnm/n defcompute(self): returnself.correct.float / self.total defreset(self): self.correct -= self.correct ...