torch.max 函数用于返回给定张量中的最大值及其索引。 在不同维度上的操作方式: 当dim 参数未指定时,torch.max 会返回整个张量中的最大值及其索引。 当dim 参数指定时,torch.max 会沿着指定的维度返回每个子张量中的最大值及其索引。例如,dim=0 表示沿着列方向操作,dim=1 表示沿着行方向操作。
通过torch.max返回的索引获取最大值的方法是使用torch.max函数的第二个返回值。torch.max函数返回输入张量的最大值和最大值的索引。可以通过将torch.max函数的返回值赋值给两个变量,然后使用第二个变量来获取最大值的索引。 具体代码如下: 代码语言:txt ...
一、_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么,这里的 下划线_ 表示什么意思? 首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted)。 那么,这个 下划线_ 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划...
torch max()函数 torch.max()返回的是两个值, 第一个是最大值, 第二个是最大值所在的索引, 一般情况,我们都是求最大值所在的索引 import torch a = torch.tensor([[1, 5, 2, 1], [2, 6, 3, 8]]) print(a) res, index = torch.max(a, 1) print(res) print(index) 1. 2. 3. 4. ...
torch.max(input,dim,keepdim=False,*,out=None) 输入input(二维)张量,当dim=0时表示找出每列的最大值,函数会返回两个tensor,第一个tensor是每列的最大值,第二个tensor是每列最大值的索引;当dim=1时表示找出每行的最大值,函数会返回两个tensor,第一个tensor是每行的最大值;第二个tensor是每行最大值的...
1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) 输入 input是softmax函数输出的一个tensor dim是max函数索引的维度0/1,0是每列的最大值,1是每行的最大值 输出 函数会返回两个tensor,第一个tensor是每行的最大值;第二个tensor是每行最大值的索引。
函数会返回两个tensor,第一个tensor是每行的最大值;第二个tensor是每行最大值的索引。 a=torch.randn(3,4) print(a) print(a.shape) b=torch.max(a,1) print(b) print(b.indices) >tensor([[ 0.0092, -0.6736, -1.1466, -2.2001], [-0.2323, -0.3589, 1.4158, -0.1154], ...
torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值。 例如: >>> si=torch.randn(4,5) >>>print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364], [-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088], ...
torch max函数 torch.max函数是PyTorch中的一个函数,它用于计算张量中的最大值。该函数可以接受一个张量作为输入,并返回该张量中的最大值以及对应的索引位置。在使用时,可以通过指定dim参数来沿着指定维度计算最大值,也可以通过keepdim参数来保持输出张量的维度与输入张量相同。此外,torch.max还可以用来比较两个张量...
torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) 输入:input是Tensor类型,dim是指定比较的维度,一般来说均为0/1,0代表每列的最大值,1代表每行的最大值输出:输出(values, indices)的元组,其中values代表指定dim的最大值,indices代表指定dim中的最大值元素索引。 在多分类任务中我们并不需要知道...