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. ...
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 下划线_,可不可以用其他的变量名称来代替,比如x?答案自然是可以的。 那么为什么这里选择用这么...
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值,但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data,即是最大的值;第二个元素是label,即是最大的值对应的索引。由于我们只需要label(最大值的索引),所以有 _
_, 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 下划线_,...
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 ...
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...
max_value,index = torch.max(x,dim=1) #返回的是两个值，⼀个是每⼀⾏最⼤值的tensor组，另⼀个是最⼤值所在的位置print(max_value,index)max_lie_value = torch.max(x,dim=0)[0].numpy() #每⼀列最⼤值 max_hang_value = torch.max(x,dim=1)[0].numpy() #每⼀⾏最⼤...
在PyTorch中,我们可以使用torch.max函数来找到一个张量中的最大值。该函数有两个参数,第一个参数是要操作的张量,第二个参数是沿着哪个轴找到最大值。如果不指定第二个参数,那么函数将返回整个张量的最大值。 要找到两个数组中的最大值,我们可以先将这两个数组转换为PyTorch的张量,然后使用torch.max函数来找到它...
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。
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], ...