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 ...
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,0)返回每一列中最大值的那个元素,且返回索引(返回最大元素在这一列的行索引)。返回的最大值和索引各是一个tensor,一起构成元组(Tensor, LongTensor) a=torch.randn(3,3) >> 0.2252-0.09010.5663 -0.46940.80731.3596 0.1073-0.7757-0.8649 ...
torch.max()使用讲解 output = torch.max(x,dim=1) input输入的是一个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 返回的是两个值:一个是每一行最大值的tensor组,另一个是最大值所在的位置 max_col_value = torch.max(x,dim=0)[0] # 每一列最大值...
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,...
max_hang_value = torch.max(x,dim=1)[0].numpy() #每⼀⾏最⼤值 print('max_lie_value:',max_lie_value,'\nmax_hang_value',max_hang_value)输出：tensor([[ 1.0625, -0.7129, 0.0849],[ 0.9122, -0.5969, 1.2351],[-0.2937, 0.0923, -0.4093]])tensor([1.0625, 1....
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...