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...
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...
(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 AI检测代码解析 # -*- coding: utf-8 -*- """ Cr...
softmax作用与模型应用首先说一下Softmax函数，公式如下:1. 三维tensor(C,H,W)一般会设置成dim=0,1...
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"...
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
如果我们想把这个Module中forward中的一部分操作逻辑self.linear(x + self.param).clamp(min=0.0, max=1.0)的clamp部分替换为sigmoid,应该怎么搞呢? 当然可以直接改代码么,但是如果这些操作很多,或者说你写了很多模块,或者说你想要做很多实验(某些模块中改某些模块中不改),再这样就比较烦琐了。
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dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子 # -*- coding: utf-8 -*-""" ...
如果将上面的示例代码中的参数 keepdim=True加上,即torch.max(a,1,keepdim=True),会发现返回的结果的第一个元素,即表示最大的值的那部分,是一个size=4*1的Tensor,也就是其实它是按照行来找最大值,所以得到的结果是4行;因为只找一个最大值,所以是1列,整个的size就是 4行 1 列。参数dim=1,相当于调...
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...