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]...
import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个一维张量 input_tensor = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0]) # 对输入张量进行softmax归一化,dim=0表示对第0维度进行归一化 output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: tensor([0.090031, 0.244728, 0.665241])...
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_...
dim表示的是从外到里括号的维度,dim=0(从0计数)就是第1个(从1计数)括号内的个元素,dim=1就是(每一个)第2个括号内的元素,依此类推。 上面括号内的每一个表示从dim=1(如果有)那么要看有几个第二级(dim=1)括号 返回的indices矩阵值为对应位置是哪一个该维度的张量,数值表示返回的最大值张量各个位置的...
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....
torch.max(A,dim=0) 行与行进行比较 输出的是列的值和索引 torch.sort() 对张量进行排序 并输出索引值 多维时 可 B.sort,Bsort_id=torch.sort(B) torch.topk() 根据指定的K值,计算张量中取值大小为第K大的数值与数值所在位置 torch.kthvalue() 根据指定的K值,计算张量中取值大小为第K小的数值与数值所...
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)。
renorm_(p, dim, maxnorm) → Tensor renorm()的in-place运算形式 repeat(*sizes) 沿着指定的维度重复tensor。 不同于expand(),本函数复制的是tensor中的数据。 参数:-*sizes(torch.Size ot int...)-沿着每一维重复的次数 例: >>> x = torch.Tensor([1, 2, 3]) ...
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...
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...