如果输入张量中存在NaN或无穷大等异常值,torch.argmax的输出可能会出现问题。可以使用torch.isnan和torch.isinf等函数检查输入张量中的异常值,并进行相应处理。 使用TensorRT内置函数:TensorRT提供了一些内置函数,用于执行常见的操作,包括获取最大值的索引。可以尝试使用这些内置函数替换torch.argmax,以获得更稳定
例子1:torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失。 这个消失是什么意思? 官方英文解释是:dim (int) – the dimension to reduce. 我们知道argmax就是得到最大值的序号索引,对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说,我们想要求每一行中最大数的在该行中的列号,最后我们得到的就是一个维度为(d0,1) 的一维矩阵...
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。举例说明:例1——指定维度:返回相应维度最大值的索引import torch a = torch.randint(9,(3, 3)) max_index = torch.argmax(a, dim=0) print('a:\n', a) print('max_index:\n', max_index) ...
argmax函数参数dim=0表示从列获取最大值索引,dim=1从行获取最大值索引,dim=-1从最后一个维度获取最大值索引[1]。 举例 importtorch d = torch.tensor([[9,7,6], [4,8,2], [5,10,0]]) print(torch.argmax(d , dim=0))#结果应为9,10,6的所在列的索引==》0,2,0 print(torch.argmax(d ...
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 返回指定维度最大值的序号 1)dim表示不同维度。特别的在dim=0表示二维矩阵中的列,dim=1在二维矩阵中的行。广泛的来说,我们不管一个矩阵是几维的,比如一个矩阵维度如下:(d0,d1,…,dn−1) ,那么dim=0就表示对应到d0 也就是第一个维度,dim=...
torch.max()[1].data.numpy()把数据转化成numpy ndarry torch.max()[1].data.numpy().squeeze()把数据条目中维度为1 的删除掉torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 返回指定维度最大值的序号 dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。
argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor(2, 3, 4) dim=0,将第一维度去掉,这样结果为tensor(3, 4)。
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...
一、torch.argmax() (1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。
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...