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...
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])...
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(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...
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 是PyTorch 中的一个函数,用于返回给定张量中的最大值及其索引。下面是对 torch.max 函数的详细解释: 基本功能: torch.max 函数用于返回给定张量中的最大值及其索引。 在不同维度上的操作方式: 当dim 参数未指定时,torch.max 会返回整个张量中的最大值及其索引。 当dim 参数指定时,torch.max 会沿...
torch.max(a): 此函数用于返回输入数组a中的最大值。例如，如果a为数组[3, 5, 2, 8, 6]，函数将返回8，即数组中的最大值。torch.max(a, 0): 当添加第二个参数0时，函数将返回每列的最大值，并提供索引。例如，对于矩阵[[3, 5, 2], [8, 6, 9], [4, 7, 1]]，结果将包含每...
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)...