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...
(1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)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。 二、栗子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri J...
一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)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。 二、栗子 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 7 15:05:09 2022@author: 86493""...
【摘要】 一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the dement... 一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the demention toreduce.也就是把...
在分类问题中,通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作,求出预测值索引,然后与标签进行比对,计算准确率。下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么,便于我们理解该函数。 1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) ...
当dim=1时， 是对某一维度的列进行softmax运算，和为1 当dim=2时， 是对某一维度的行进行softmax...
torch.argmax()函数 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
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值,但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data,即是最大的值;第二个元素是label,即是最大的值对应的索引。由于我们只需要label(最大值的索引),所以有 _
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) ...
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...