例子1:torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失。 这个消失是什么意思? 官方英文解释是:dim (int) – the dimension to reduce. 我们知道argmax就是得到最大值的序号索引,对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,我们想要求每一行中最大数的在该行中的列号,最后我们得到的就是一个维度为(d0,1) 的一维矩阵...
在理解torch.argmax函数的反向传播原理之前,我们首先需要了解张量的反向传播原理。反向传播是指通过计算损失函数对模型参数的导数,从而根据损失函数的值来更新模型参数,以达到优化模型的目的。 反向传播的核心是链式法则(Chain Rule),该法则描述了复合函数的导数计算方式。在神经网络中,神经元的输出和权重通常是通过某种激...
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列号,最后得到的就是一个维度为(d0,1) 的二维矩阵,最终列这一维度大小为1就要消失了,最终结果变成一维张量...
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( )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,返回每行最大索引。 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 import torch x = torch.asarray([[3, 2, 5, 1], [3, 11, 6,...
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)。
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) ...
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.argmax是PyTorch深度学习框架中的函数之一,它用于返回指定维度上最大值的索引。具体地说,当给定一个张量作为输入,torch.argmax将返回该张量的最大值所在的索引。 反向传播算法是深度学习中用于计算神经网络参数梯度的关键算法。该算法通过沿着网络中的连接权重进行反向计算,从输出层向输入层逐层传播误差,并计算...
argmax函数: torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 返回指定维度最大值的序号1)dim表示不同维度。特别的在dim=0表示二维 矩阵中的列,dim=1在二维矩阵中的行。广泛的来说,我们不管一个矩阵是几维的,…