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 复制 import torch # 创建输入张量 input_
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...
1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) 输入input是softmax函数输出的一个tensordim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。 在多分类任务中我们并不需要知道各类别的...
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....
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...
torch.max[0]：仅返回最大值，不包含索引信息。torch.max[1]：返回最大值的索引位置。数据提取与转换：torch.max[0].data：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 或 torch.max[0].numpy：将数据转换为numpy数组格式。torch.max[1].numpy：获取最大值的...
torch.max)(a,0) 返回每一列中最大值的那个元素,且返回索引(返回最大元素在这一列的行索引) a = torch.randn(3,3) >> 0.2252 -0.0901 0.5663 -0.4694 0.8073 1.3596 0.1073 -0.7757 -0.8649 torch.max(a,0) >> ( 0.2252 0.8073 1.3596 [torch.FloatTensor of size 3] ...
接下来,我们可以使用torch.Tensor()函数创建两个数组,并使用torch.max()函数找到最大值。下面是一个示例代码: ```python # 创建两个数组 array1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = torch.Tensor([6, 7, 8, 9, 10]) # 找到最大值 max_value = torch.max(array1, array2) # 输出...
(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()...