torch.max(input, dim, keepdim=False) → output tensors (max, max_indices) 输入参数: input =输入tensor dim =求最大值的维度 keepdim =是否保持原维度大小输出 输出: max =指定维度求得的最大值 max_indices =指定维度求得的最大值索引 下面以一个大小为(3, 2, 5)的张量为例: 当dim = 0时 ...
torch.max的用法 (max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False) 输入: 1、input 是输入的tensor。 2、dim 是索引的维度,dim=0寻找每一列的最大值,dim=1寻找每一行的最大值。 3、keepdim 表示是否需要保持输出的维度与输入一样,keepdim=True表示输出和输入的维度一样,keepdim...探究...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。 importtorch a=torch.tensor([ [ [1,5,5,...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。 import torch a=torch.tensor([ [ [1, 5,...
max( values=tensor([[0.7564, 0.9441, 0.5420], [0.8511, 1.5058, 0.6430]]), indices=tensor([[0, 2, 2], [0, 2, 0]])) 注意 这里的 dim 和 softmax 那个函数的 dim 顺序有区别,比如这里假设 tensor.dim = 2, 当 dim = 0 时,表示在 tensor 中,同一个列相同位置的最大值及位置;而 ...
简介:Pytorch疑难小实验:Torch.max() Torch.min()在不同维度上的解释 import torchtorch.manual_seed(2)Tensor_data = torch.rand((3,3,3))print(Tensor_data)enc_opt0_min = Tensor_data.min(dim=0)[0].unsqueeze(2) #取最小值张量 索引舍弃print("min:",enc_opt0_min)enc_opt0_max = Tensor_...
torch.max(X,dim=1)是对行取最大值 dim=1,表面上感觉时对列取最大值,测试一下: X = torch.tensor([[1.0, 1.0], [-1.0, -1.0]]) result,indices = torch.max(X,dim=1) print(result) print(indices) 1. 2. 3. 4. 5. tensor([ 1., -1.]) 如果是对列取最大值,结果应该都是1,因此是...
主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储...
kthvalue(input, k, dim=None, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 取指定维度最小值 # torch.le(input, other, out=None) # Tensor 小于等于 # torch.lt(input, other, out=None) # Tensor 小于 # torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回指定维度最...
dim=0,按照第一个维度比较,找出最大值的序号,第一个维度为列,即为按列找出最大值的序号。 import torch a=torch.tensor([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) b=torch.argmax(a,dim=0) print(a) print(a.shape) ...