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...
classMyModule(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.param=torch.nn.Parameter(torch.rand(3,4))self.linear=torch.nn.Linear(4,5)defforward(self,x):returnself.linear(x+self.param).clamp(min=0.0,max=1.0) 很简单地继承于torch.nn.Module的Module(熟悉pytorch的应该都懂)...
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,...
dim=1,按照第二个维度比较,找出最大值的序号,第二个维度为行,即为按行找出最大值的序号。 import torch a=torch.tensor([ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ]) b=torch.argmax(a,dim=1) print(a) print(a.shape) print(b) 结果:第一行[1,2,3,4]最大值为4,序...
max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回指定维度最大值和索引 # torch.log2(),torch.log10() # 其他2、10为低的指数 # torch.cos()、torch.sin()、torch.tan() # 三角函数 # torch.acos()、torch.asin()、torch.atan() # 反三角函数 本文参与 腾讯云自媒体...
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0、1、2等,分别表示对输入张量的第0、1、2维度进行归一化。 dtype:输出张量的数据类型,默认为输入张量的数据类型。 device:输出张量所在的设备...
ResNet((conv1):Conv2d(3,62,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)(relu):ReLU(inplace=True)(maxpool):MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2,padding=1,dilation=1,ceil_mode=False)(la...
softmax函数核心作用在于将一组数值转换为概率分布。其公式形式为：softmax(x)_i = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中x_i表示输入向量中的第i个元素，exp(x_i)表示x_i的指数函数值，sum(exp(x_j))表示所有元素的指数函数值的和。函数参数dim决定了softmax运算的具体维度。不同dim值对应着...
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_...
When operating over tensor with 4 dimensions, the index returned by torch.max() are wrong and can go beyond the size of the dimension that was reduced over. Surprinsingly, this doesn't happen for other number of dimensions Code for demon...