torch.argmax( )使用参数dim 对于dim这个参数可以这样理解: 下边代码例子输入x为torch.Size([2, 4]),dim=0时把2变成1,返回每列最大索引,dim=1时把4变为1,返回每行最大索引。 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 import torch x = torch.asarray([[3, 2, 5, 1], [3, 11, 6,...
这里的问题是由于pylint linter。它不能将argmax识别为torch模块的函数。深入研究代码,我们发现这是因为a...
torch.argmax反向传播是用于找到张量中最大值所对应的索引,并将该索引作为输出返回。本文将通过解释torch.argmax反向传播原理,以及提供实例和案例研究,来对其进行全面分析。 1.2 文章结构 本文主要分为五个部分:引言、torch.argmax反向传播原理、实例说明与代码示例、应用场景与案例研究以及结论与展望。在引言部分,我们...
torch.argmax(input,dim,keepdim=False)→ LongTensor 函数返回其他所有维在这个维度上面张量最大值的索引。 torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失,可以理解为最终结果该维度大小是1,表示将该维度压缩成维度大小为1。 举例理解:对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,dim=1表示求每一行中最大数的在该行中的...
将pytorch 的模型,模型的最后是 torch.argmax 操作。转换成onxx,再用 tensorrt 进行推理的时候, 结果不对,出现了 1.5e-44 这样的数值。正确的应该都是整数才是。 软件 pytorch1.1.0 tensorrt5.1.5.0 解决方案 原因是 torch.argmax 返回的结果是 Long 型, 而我在用 python tensorrt 进行推理的时候, 申请内存...
b=torch.argmax(a,dim=0) print(a) print(a.shape) print(b) 结果:第一列[1,5,9]最大值为9,序号为2,第二列[2,6,10]最大值为9,序号为2,第三列[3,7,11]最大值为11,序号为2,第四列[4,8,12]最大值为12,序号为2。 tensor([[ 1, 2, 3, 4], ...
torch.argmax和argmin返回值 在进行深度学习张量计算时,经常要获取张量在某个维度的最大值和最小值,以及这些值的位置。如果只需要知道位置,则torch.argmax和torch.argmin函数便可以实现。 Torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的序号。
其实也很容易看出这个问题,如果最后一步使用了argmax,loss的属性 requires_grad=False,直接调用backward会提示你需要给loss增加梯度属性,但这“治表不治本 ” 网上有两个ref参考 https://discuss.pytorch.org/t/torch-argmax-cause-loss-backward-dont-work/64782/2 ...
在理解torch.argmax函数的反向传播原理之前,我们首先需要了解张量的反向传播原理。反向传播是指通过计算损失函数对模型参数的导数,从而根据损失函数的值来更新模型参数,以达到优化模型的目的。 反向传播的核心是链式法则(Chain Rule),该法则描述了复合函数的导数计算方式。在神经网络中,神经元的输出和权重通常是通过某种激...
1:torch.max 函数定义 torch.argmax(input, dim, keepdim=False) → LongTensor 作用:返回输入张量中指定维度的最大值的索引。 例2:不指定维度,返回整体上最大值的序号 a=torch.randn(3,4) print(a) print(a.shape) b=torch.argmax(a) print(b) ...