torch.clamp_() 这个函数其实就是对张量进行上下限的限制,超过了指定的上限或是下限之后,该值赋值为确定的界限的值 1>>> a = torch.Tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])2>>> a.clamp_(min = 2.5,max = 6.5)34tensor([[2.5000, 2.5000, 3.0000, 4.0000],5[5.0000, 6.0000, 6.5000, 6.5000]]) ...
t o r c h . m i n 、 t o r c h . m a x 、 t o r c h . a r g m a x torch.min、torch.max、torch.argmax torch.min、torch.max、torch.argmax torch.max()和torch.min()是比较tensor大小的函数 x = torch.rand(1,3) print(x) print(torch.min(x)) y = torch.rand(2,...
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]...
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。
通过torch.max返回的索引获取最大值的方法是使用torch.max函数的第二个返回值。torch.max函数返回输入张量的最大值和最大值的索引。可以通过将torch.max函数的返回值赋值给两个...
torch.max[0].data.numpy 或 torch.max[0].numpy：将数据转换为numpy数组格式。torch.max[1].numpy：获取最大值的位置索引并将其转换为numpy数组。注意：在使用torch.max函数时，应根据具体需求选择合适的参数和返回值。同时，随着PyTorch版本的更新，某些操作可能已经简化或更改，建议查阅最新的官方文档...
torch.max torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值 torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值 torch.max)(a,0) 返回每一列中最...猜你喜欢torch.max torch.max() Explation: Returns the maximum value of all ...
在Pytorch分类中,我们经常会使用到torch.max()函数,得到预测值的索引和真实值进行比较,计算准确率。这里记录一下torch.max()的用法:torch.max(input, dim) 函数output = torch.max(input, dim) 输入:input是T…
torch.max()返回的是两个值, 第一个是最大值, 第二个是最大值所在的索引, 一般情况,我们都是求最大值所在的索引 import torch a = torch.tensor([[1, 5, 2, 1], [2, 6, 3, 8]]) print(a) res, index = torch.max(a, 1) print(res) ...
例如,在一个[m, n]的矩阵中使用torch.max(tensor, dim=0),会返回每列的最大值以及这些最大值的索引,结果是两个[n]形状的一维张量。使用torch.max(tensor, dim=1),会返回每行的最大值以及索引,结果同样是两个[m]形状的一维张量。 三维张量: