x_value = torch.max(x,2, keepdim=True)[0]# 单独取出最大值print(x_value)>>>tensor([[[0.9641],[0.6829]],[[0.6989],[0.9674]],[[0.9024],[0.7389]]]) x_index = torch.max(x,2, keepdim=True)[1]#单独取出最大值索引print(x_index)>>>tensor([[[2],[2]], [[3],[0]],[[4]...
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) print(b) 结果:第一列[1,5,9]最大值为9,序号为...
b=torch.argmax(a,dim=2)print(b)print(a.shape)""" tensor([[2, 0, 1], [1, 0, 2]]) torch.Size([2, 3, 4]) """# 去掉第三维度,结果为是一个2x3,将每一个3x4数组,变成3x1数组,就好像经过变化后a[0] = tensor([5, 9, 7]的转置)#取每一行的最大值,a[0]中第一行的最大值的...
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,...
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(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...
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。
torch.max()使用讲解 output = torch.max(x,dim=1) input输入的是一个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 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 max_col_value = torch.max(x,dim=0)[0] # 每一列最大值...
import torch # 创建输入张量 input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用torch.max函数获取最大值和最大值的索引 max_value, max_index = torch.max(input_tensor, dim=0) # 打印最大值和最大值的索引 print("最大值:", max_value.item()) print("最大值的索引:", max_index....
在PyTorch中,torch.nn.Softmax()函数用于对输入张量进行softmax归一化操作。softmax函数可以将一组数值转换成概率分布的形式,常用于多分类问题中。torch.nn.Softmax()函数的语法如下: torch.nn.Softmax(dim, dtype=None, device=None, non_blocking=False) 参数说明: dim:指定进行softmax归一化的维度。可选值为...