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()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(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() torch.max(input) → Tensor Returns the maximum value of all elements in theinputtensor. Parameters input(Tensor) – the input tensor Example: 代码语言:javascript 复制 >>>a=torch.randn(1,3)>>>atensor([[0.6763,0.7445,-2.2369]])>>>torch.max(a)tensor(0.7445) ...
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...