torch.max 返回一个元组,包含两个元素: 第一个元素是一个张量,包含最大值。 第二个元素是一个张量,包含最大值的索引。 这两个元素的数据类型分别是 Tensor 和LongTensor。示例: python import torch # 创建一个二维张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 不指定...
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()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. 5. 6. 7. 8....
torch.max()[1]: 与上述不同，此函数返回最大值的索引位置。torch.max()[0].data: 此操作将从返回的tensor中提取数据部分，去除包含变量的指示。torch.max()[0].data.numpy(): 将数据转换为numpy数组格式。torch.max()[0].numpy(): 同样将结果转换为numpy数组，效果等同于torch.max()[0]....
(1) torch.max(a): 返回输入a中所有元素的最大值。 (2) torch.max(a, 0): 返回每一列的最大值,且返回索引(返回最大元素在各列的行索引)。 (3) torch.max(a, 1): 返回每一行的最大值,且返回索引(返回最大元素在各行的列索引)。 (4) torch.max()[0]: 只返回最大值。 (5) torch.max()...
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。
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...
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...