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(...
参数dim=1,相当于调用了 squeeze(1)这个操作,最后就得到结果是一个size为4的vector。 注:如果dim=0,则返回每列的最大值。 所以一定不要混淆!这里的dim是指的 the dimension to reduce!并不是在这个dimension上去返回最大值!!! 用torch.argmax()这个函数似乎更直观,更好理解一些。 To see I can not see,...
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,...
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 656 Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1) Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1) theMilkyWay` 569 【PyTorch简明教程】torch.Tensor()与torch.tensor(...
除法:torch.div(input, other, out=None)input除以other 指数:torch.pow(input, exponent, out=None) 开根号:torch.sqrt(input, out=None) 四舍五入到整数:torch.round(input, out=None) argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,...