torch.max(input,dim)

最新推荐文章于 2024-01-10 16:44:52 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-10 16:44:52 发布 · 977 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

pytorch 专栏收录该内容

11 篇文章

订阅专栏

本文通过实例展示了如何使用PyTorch进行张量的最大值计算，并分别沿不同维度进行操作，同时解析了操作后的张量形状变化。

部署运行你感兴趣的模型镜像

a=torch.randn(1,2,3)

b=torch.max(a,dim=0).values

c=torch.max(a,dim=1).values

d=torch.max(a,dim=2).values

b.shape=[2,3]

c.shape=[1,3]

d.shape=[1,2]

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AILEARNER_L

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【torch.argmax与torch.max详解】

NorthSmile的博客

10-03

4061

方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函数指定dim时返回的第二个值；

【PyTorch中的torch.max】从小白到彻底掌握预测结果获取

最新发布

深耕CV

09-11

580

这篇文章用通俗易懂的语言讲解了PyTorch中torch.max(outputs, 1)的用法，帮助深度学习新手理解如何从模型输出获取预测结果。文章首先解释了分类任务中模型输出概率的含义，然后详细介绍了张量维度的概念和torch.max的工作原理，包括如何沿指定维度找最大值及其索引。通过一个8分类的数组示例和可运行的代码演示，展示了从模型输出到预测类别的完整过程。最后还解答了常见疑问，如维度选择、softmax处理等。全文采用新手友好的方式，避免复杂数学，适合PyTorch初学者快速掌握这一关键操作。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

torch.max(y, dim=1)[1]

weixin_45824067的博客

04-02

326

在行方向上寻找最大值，并返回索引。

torch.max

芒果干的博客

09-14

616

官方文档:pytorch的torch.max函数有两种用法: 一种是不带任何参数的，他返回的是tensor中所有元素的最大值；第二种是带参数的，他返回最大值和对应的索引，这里分别介绍。

pytorch学习——torch.max

nienelong3319的博客

06-11

622

torch.max学习记录：首先定义数据： import torch a = torch.randn(2,3) print("a:",a) 结果如下： a: tensor([[-0.5658, -0.9736, -1.1753], [ 1.2006, 0.4078, -2.0542]]) torch.max(input,dim) 按维度dim 返回最大值 torch.max(a,dim=0) 返回值为一个元组，元组里包含两个值,第一个值为一个每一列中最大元素，...

PyTorch中tensor对象的max方法.max(dim=0)

weixin_43941438的博客

01-10

2421

是 PyTorch 中的张量操作，用于在指定维度上找到张量的最大值。，对应着每列的最大值所在的索引。举例来说，考虑一个二维张量。具体来说，对于一个张量，，对应着每列的最大值；

torch.argmax(dim=1)用法

发现问题，并解决问题，批判性思维

01-07

1万+

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。二、栗子 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 7 15:05:09 2022 @author: 86493 """ import torch a=torch.

浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

09-16

d = torch.max(input, dim=0) ``` 上述代码会返回一个新的张量，其中包含了每一列的最大值（即在0轴上取最大值），同时返回一个索引张量，指示最大值所在的行索引。 ```python d.values # 返回最大值 d.indices # ...

探究 torch.max() 中 keepdim 参数的影响

weixin_43820603的博客

03-06

2438

探究 torch.max() 中 keepdim 参数的影响 torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input (Tensor) – the input Tensor dim (int) – the dimension to reduce keepdim (bool) – whether the output Tensors have dim retained or not out (tuple

torch.max(input, dim)使用解释

qq_21686871的博客

04-08

2701

在深度学习的多分类神经网络统计预测正确的个数 1.函数结构torch.max(input, dim) input是一个softmax函数输出的tensor （当然，如果用CrossEntropyLoss()，最后一层是一个全连接层） dim是max函数索引的维度 0或1 0是每列的最大值，1是每行的最大值 2.函数输出torch.max(input, dim=1) 此函数输出两个tensor 1.第一个tensor是每行的最大概率 2.第二个tensor是每行最大概率的索引由于我们不需要获取最大概率的值

torch.max的维度变换

tanking66的博客

12-16

1608

torch.max的维度变换torch.max()例子创建一个随机tensortorch.mean()同理 torch.max() 返回输入张量所有元素的最大值。例子 torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor) dim=0,列的最大值， dim=1,行的最大值， dim=-1，倒数第一个size维度上的最大值创建一个随机tensor a=torch.tensor([[1,5,62,54],

torch.max()

weixin_43849885的博客

09-28

1240

对于torch.max()的理解

Pytorch中tensor维度和torch.max()函数中dim参数的理解

热门推荐

twelve13的博客

11-07

1万+

Pytorch中tensor维度和torch.max()函数中dim参数的理解维度参考了 https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/106078474 ，对于torch中定义的张量，感觉上跟矩阵类似，不过常见的矩阵是二维的。当定义一个多维的张量时，比如使用 a =torch.randn(2, 3, 4) 创建一个三维的张量，返回的是一个 [ [ [-0.5166, 0.8298, 2.4580, -1.

torch.max()函数

qq_45270993的博客

12-24

210

torch.max()函数理解

torch.max用法

qq_36201400的博客

10-22

522

torch.max(input)→ Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值 a = torch.randn(1, 3) >>0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) >>0.4729 torch.max(input,dim,keepdim=False,out=None) -> (Tensor,LongTensor) 按维度dim 返回最大值 torch.max)(a,0) 返回每一列中最大值的那个元素，且返回...

torch.argmax中dim详解

邹小驴

10-22

3996

orch.argmax()函数 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)。 import torch a=torch.tensor([ [

torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None)使用

BigData_Mining的博客

01-08

1746

torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值：0代表列，1代表行 torch.max(a,0) 返回每一列中最大值的那个元素，且返回索引 a=torch.randn(3,3) tensor([[ 0.0708, 1.2803, -0.6972], [-...

torch.argmax的dim维度问题，（笔记向）

刺无名客的博客

03-28

3766

最初学的时候有点潦草，不多说，进例子首先来个二维的 import torch a=torch.tensor([[1,2,3],[-1,3,2]]) print(a.shape) b=torch.argmax(a,dim=0) print(b) ''' torch.Size([2, 3]) tensor([0, 1, 0]) ''' import torch a=to...

torch.max()和torch.argmax

03-25

<think>好的，我现在需要帮助用户理解PyTorch中的`torch.max()`和`torch.argmax()`这两个函数。首先，我要回顾一下这两个函数的基本用法和区别，确保自己理解正确。用户之前询问过`torch.save()`，现在转向这两个函数，可能是对PyTorch中的张量操作感兴趣，或者正在学习模型训练中的相关操作。用户可能是刚开始学习PyTorch，所以需要解释清楚，避免使用过于专业的术语，同时结构要清晰，便于他们逐步理解。首先，`torch.max()`有两种主要用法：一种是返回张量中的最大值，另一种是沿指定维度返回最大值和对应的索引。而`torch.argmax()`则是返回最大值的索引，不返回值本身。这两个函数在模型评估、分类任务中经常用到，比如计算准确率时找到预测的类别。接下来需要思考用户可能的疑问点。例如，两者在返回索引时的区别，是否在指定维度时的行为一致。另外，用户可能容易混淆`torch.max()`在指定维度时返回的两个结果，一个是最大值，另一个是索引，而`torch.argmax()`只返回索引。还需要考虑实际应用场景，比如在分类任务中，使用`torch.argmax()`来获取预测的类别标签，或者在计算损失时结合`torch.max()`来获取置信度最高的值。同时，需要注意参数`dim`的作用，以及`keepdim`对结果形状的影响。可能用户会忽略维度参数的重要性，导致在使用时出现形状不匹配的错误，所以在解释时需要强调维度参数的作用，并通过例子说明不同维度下的结果变化。此外，高维张量的处理也是一个需要注意的点，可能需要通过例子来展示如何在不同维度上应用这两个函数。还要提醒用户注意函数的返回值类型，比如`torch.max()`在指定维度时返回的是一个元组，而单独使用最大值或索引时需要注意如何处理返回值。同时，保持维度对于后续运算的影响，比如`keepdim=True`在保持维度后可以方便进行广播操作。最后，总结两者的区别和适用场景，帮助用户明确何时使用哪一个函数。确保回答结构清晰，分点列出，使用示例代码说明，并指出常见错误和注意事项，这样用户能够全面理解并正确应用这两个函数。</think>在 PyTorch 中，`torch.max()` 和 `torch.argmax()` 是用于**张量最大值操作**的常用函数，但在功能和使用场景上存在显著差异。以下是它们的详细对比与示例说明： --- ### 一、`torch.max()` #### 功能 - **作用**：返回张量中的最大值或沿指定维度的最大值及对应索引。 - **两种用法**： 1. **全局最大值**：直接返回整个张量的最大值（不保留维度）。 2. **沿维度最大值**：返回指定维度上的最大值及其对应索引（保留维度）。 #### 语法 ```python # 全局最大值 max_value = torch.max(tensor) # 沿维度最大值（返回值和索引） max_values, max_indices = torch.max(tensor, dim, keepdim=False) ``` - **参数**： - `dim`：指定操作的维度（例如 `dim=0` 按列操作，`dim=1` 按行操作）。 - `keepdim`：是否保持输出张量的维度（默认 `False`，即压缩维度）。 #### 示例 ```python import torch # 示例张量 x = torch.tensor([[1, 3, 5], [2, 4, 6]]) # 全局最大值 print(torch.max(x)) # 输出: tensor(6) # 按行取最大值及索引 max_values, max_indices = torch.max(x, dim=1) print(max_values) # 输出: tensor([5, 6]) print(max_indices) # 输出: tensor([2, 2])，表示每行的第3个元素（索引从0开始） ``` --- ### 二、`torch.argmax()` #### 功能 - **作用**：直接返回张量中最大值的索引（不返回值本身）。 - **适用场景**：仅需索引时更简洁（例如分类任务中获取预测类别）。 #### 语法 ```python index = torch.argmax(tensor, dim=None, keepdim=False) ``` - **参数**： - `dim`：指定操作的维度（若为 `None`，返回全局最大值的扁平化索引）。 - `keepdim`：是否保持维度。 #### 示例 ```python # 示例张量 x = torch.tensor([[1, 3, 5], [2, 4, 6]]) # 全局最大值的索引（将张量展平后计算） print(torch.argmax(x)) # 输出: tensor(5)，即第6个元素（索引从0开始） # 按列取最大值的索引 print(torch.argmax(x, dim=0)) # 输出: tensor([1, 1, 1]) ``` --- ### 三、关键对比 | 特性 | `torch.max()` | `torch.argmax()` | |---------------------|----------------------------------------|------------------------------------| | **返回值** | 最大值（或同时返回值和索引） | 仅返回索引 | | **维度操作** | 支持 `dim` 参数，可保持维度 | 支持 `dim` 参数，可保持维度 | | **全局最大值索引** | 需通过展平张量获取 | 直接返回全局索引 | | **常见用途** | 需要同时获取值和索引（如模型预测置信度）| 仅需索引（如分类任务中的预测类别） | --- ### 四、实际应用场景 1. **分类任务**： - 使用 `torch.argmax()` 获取模型输出的预测类别： ```python outputs = model(inputs) # 假设 outputs.shape = [batch_size, num_classes] predicted_labels = torch.argmax(outputs, dim=1) # 按类别维度取索引 ``` 2. **特征分析**： - 使用 `torch.max()` 分析激活层的关键位置： ```python activations = conv_layer(input) max_act, max_pos = torch.max(activations, dim=2) # 在空间维度找最大值 ``` --- ### 五、注意事项 1. **维度压缩**： - 当 `keepdim=False`（默认）时，输出张量的指定维度会被压缩（长度变为1）。 - 例如：输入形状为 `[2, 3]`，`dim=1` 操作后，输出形状变为 `[2]`。 2. **高维张量**： - 对于高维张量（如图像数据），需明确 `dim` 参数的意义： ```python # 假设图像张量形状为 [batch, channels, height, width] max_pixel_values, _ = torch.max(img_tensor, dim=2) # 在高度维度取最大值 ``` 3. **性能优化**： - 若仅需索引，优先使用 `torch.argmax()`，避免不必要的值计算。 --- ### 六、常见错误 - **忽略 `dim` 参数**： ```python # 错误：未指定 dim，返回全局索引（可能不符合预期） torch.argmax([[1, 2], [3, 4]]) # 输出 3（展平后的索引），而非每行的索引 ``` - **维度不匹配**： ```python # 假设模型输出形状为 [batch, 10]，标签形状为 [batch] predicted = torch.argmax(outputs, dim=1) # 正确 accuracy = (predicted == labels).float().mean() ``` --- 通过合理选择 `torch.max()` 和 `torch.argmax()`，可以高效处理张量中的最大值问题，尤其在模型推理和数据分析中至关重要。