Python:PyTorch 最大值 最小值 torch.max() torch.min() torch.maximum() torch.minimum() 技术标签:PyTorchNumpypython 获得Tensor 元素中的最大值、最小值 1、torch.max() torch.max(input, dim, keepdim=False) 返回命名元组(最大值,最大值索引),最大值是给定维度中
torch.clamp_() 这个函数其实就是对张量进行上下限的限制,超过了指定的上限或是下限之后,该值赋值为确定的界限的值 1>>> a = torch.Tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])2>>> a.clamp_(min = 2.5,max = 6.5)34tensor([[2.5000, 2.5000, 3.0000, 4.0000],5[5.0000, 6.0000, 6.5000, 6.5000]]) ...
torch.max()表示取整个数据中的最大值,torch.min()表示取整个数据的最小值 numpy.max()表示取整个数据的最大值,numpy.min()表示去整个数据的最小值,numpy.maximum(x,y)表示取x,y中对应元素中的最大者,numpy.minimum(x,y)表示取x,y中对应元素中的最小者 例1: import torch a=torch.arange(0,12).vi...
torch.max：返回输入数组a中的最大值。例如，对于数组[3, 5, 2, 8, 6]，将返回8。返回每列的最大值及索引：torch.max：返回输入矩阵a每列的最大值及其对应的行索引。例如，对于矩阵[[3, 5, 2], [8, 6, 9], [4, 7, 1]]，结果将是最大值[8, 7, 9]及其对应的行索引。返回每...
torch.max()和torch.min()是比较tensor大小的函数 x = torch.rand(1,3) print(x) print(torch.min(x)) y = torch.rand(2,3) print(y) print(torch.min(y)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 指定比较维度:torch.max(input,dim) y = torch.rand(5,3) ...
.data.max和torch.max的笔记 .data.max用于找概率最大的下标 输出: c.data.max(1,keepdim=True)[1]中的第一个1表示,按照行来找,找每行的最大值;最后[1]表示,c.data.max(1,keepdim=True)会返回一个数组,第一个是values既c数组中每行的最大值是多少,indices是最大值的位置在哪里。 如果改成0: ...
此外,torch.max还可以用来比较两个张量的最大值,并返回一个新的张量,其中每个元素都是对应位置上两个输入张量中的最大值。 例如,对于一个输入张量input,可以使用torch.max(input, dim)来计算沿着指定维度dim的最大值,返回值是一个元组(maximum, indices),其中maximum是最大值,indices是对应的索引位置。如果不...
max_index: tensor([0, 3, 3, 1, 0, 2])例2——如果max的参数只有一个tensor,则返回该tensor里所有值中的最大值。import torch a = torch.randint(2, 10,(6,4)) # 创建shape为6*4,值为[2,10]的随机整数的tensor b = torch.max(a) # 找出a的所有元素中的最大值,返回结果 print('a:', ...
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...
在Pytorch分类中,我们经常会使用到torch.max()函数,得到预测值的索引和真实值进行比较,计算准确率。这里记录一下torch.max()的用法:torch.max(input, dim) 函数output = torch.max(input, dim) 输入:input是T…