Python:PyTorch 最大值 最小值 torch.max() torch.min() torch.maximum() torch.minimum(),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
import torch # 创建一个PyTorch tensor tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) # 使用torch.max()函数来找出tensor中的最大值 max_value, max_index = torch.max(tensor) # 输出最大值 print(f"The maximum value is: {max_value.item()}") 执行这段代码后,你将看到输出为: text ...
例如,对于一个输入张量input,可以使用torch.max(input, dim)来计算沿着指定维度dim的最大值,返回值是一个元组(maximum, indices),其中maximum是最大值,indices是对应的索引位置。如果不指定dim参数,则默认计算整个张量的最大值。另外,可以使用torch.max(input, other)来比较两个张量input和other的最大值,返回一个...
maximum(anchors[:, 1], gt_box_[:, 1]) inter_area = inter_w * inter_h # union union_area = anchors_area + gt_box_area - inter_area # iou iou = inter_area / union_area iou = np.clip(iou, a_min=1e-10, a_max=1.0) return iou @torch.no_grad() def __call__(self, ...
a=torch.tensor((1,2,-1))b=torch.tensor((3,0,4))torch.maximum(a,b) 结果应该是: tensor([3, 2, 4]) AttributeError: module 'torch' has no attribute 'maximum' torch版本:1.6.0+cu101 发现max和maximum结果一样: print(torch.__version__)a=torch.tensor((1,2,-1))b=torch.tensor((3...
max:以簇的覆盖半径为优化目标,该模式会考虑到所有的样本点,适用于样本较为集中、样本分布密度差异巨大的情况 mean:以簇中心到其样本的平均距离为优化目标,适用于离群点较多的情况 sum:以样本到所有簇中心的最小距离之和为优化目标,适用情况与mean差不多 ...
max(a, 1) torch.return_types.max(values=tensor([0.8475, 1.1949, 1.5717, 1.0036]), indices=tensor([3, 0, 0, 1])) torch.max(input, other, out=None)→ Tensor Each element of the tensor input is compared with the corresponding element of the tensor other and an element-wise maximum ...
Python:PyTorch 最大值 最小值 torch.max() torch.min() torch.maximum() torch.minimum() 获得Tensor 元素中的最大值、最小值 1、torch.max() torch.max(input, dim, keepdim=False) 返回命名元组(最大值,最大值索引),最大值是给定维度中的最大值,索引为在对应维度中的索引 当有多个最大值时,返回...
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