torch max()函数 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) print(index) 1.
首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted)。 那么,这个 下划线_ 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线_,可不可以用其他的变量名称来代替,比如x?答案自然是可以的。 那么为什么这里选择用这么...
_, 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 _
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么,这里的 下划线_ 表示什么意思? 首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted)。 那么,这个 下划线_ 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线_,...
print("最大值为:", max_value) ``` 运行上述代码,我们将得到如下输出: ``` 最大值为: tensor([ 6., 7., 8., 9., 10.]) ``` 以上代码中,我们首先使用torch.Tensor()函数创建了两个数组array1和array2。然后,我们使用torch.max()函数找到了两个数组中的最大值,并将结果保存在max_value变量中...
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...
output = torch.max(input, dim) 输入input是softmax函数输出的一个tensordim是max函数索引的维度0/1,0是每列的最大值,1是每行的最大值输出函数会返回两个tensor,第一个tensor是每行的最大值;第二个tensor是每行最大值的索引。 在多分类任务中我们并不需要知道各类别的预测概率,所以返回值的第一个tensor对...
torch.max函数是PyTorch中的一个函数,它用于计算张量中的最大值。该函数可以接受一个张量作为输入,并返回该张量中的最大值以及对应的索引位置。在使用时,可以通过指定dim参数来沿着指定维度计算最大值,也可以通过keepdim参数来保持输出张量的维度与输入张量相同。此外,torch.max还可以用来比较两个张量的最大值,并返回...
torch.max(参数1, 1)[1] torch.max()返回两个结果,第一个是最大值,第二个是对应的索引值;第二个参数 0 代表按列取最大值并返回对应的行索引值,1 代表按行取最大值并返回对应的列索引值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.max()[0], 只返回最大值的每个数 troch.max()...
使用Pytorch库中的torch.max()函数可以找出张量中的最大值，该函数有两种主要用法。首先，调用torch.max(input)函数会返回输入张量中所有元素的最大值。其次，当函数以torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None)的形式调用时，它能根据指定维度dim返回张量中最大值及其对应的索引。参数keepdim的...