x_value = torch.max(x,2, keepdim=True)[0]print(x_value)>>>tensor([[[0.7163],[0.5388]],[[0.7844],[0.4386]],[[0.9510],[0.9522]]]) x_index = torch.max(x,2, keepdim=True)[1]print(x_index)>>>tensor([[[4],[0]],[[2],[3]],[[0],[0]]]) 当dim = 2时 importtorch ...
如果将上面的示例代码中的参数 keepdim=True加上,即torch.max(a,1,keepdim=True),会发现返回的结果的第一个元素,即表示最大的值的那部分,是一个size=4*1的Tensor,也就是其实它是按照行来找最大值,所以得到的结果是4行;因为只找一个最大值,所以是1列,整个的size就是 4行 1 列。参数dim=1,相当于调...
torch.return_types.max( values=tensor([ 2, 65, 62, 54]), indices=tensor([1, 2, 0, 0])) 索引每行的最大值: #设置dim=1,代表选择所在行中最大元素的值和最大元素的列索引 torch.max(a, 1) 输出: torch.return_types.max( values=tensor([62, 6, 65]), indices=tensor([2, 1, 1])...
1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) 输入 input是softmax函数输出的一个tensor dim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...
torch.max(a,1)[1].numpy() 输出: array([2,3,1],dtype=int64) 这样,我们就可以与标签值进行比对,计算模型预测准确率。 *注:在有的地方我们会看到torch.max(a, 1).data.numpy()的写法,这是因为在早期的pytorch的版本中,variable变量和tenosr是不一样的数据格式,variable可以进行反向传播,tensor不可以,...
>>> torch.max(a) tensor(0.7445) 1. 2. 3. 4. 5. torch.max(input,dim,keepdim=False,out=None) -> (Tensor,LongTensor) Returns a namedtuple(values, indices)wherevaluesis the maximum value of each row of theinputtensor in the given dimensiondim. Andindicesis the index location of each...
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)...
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(input,dim,keepdim=False,*,out=None) 输入input(二维)张量,当dim=0时表示找出每列的最大值,函数会返回两个tensor,第一个tensor是每列的最大值,第二个tensor是每列最大值的索引;当dim=1时表示找出每行的最大值,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...
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_...