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

最新推荐文章于 2024-07-25 18:53:55 发布

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本文详细介绍了PyTorch中的max函数用法，包括按维度寻找最大值及其索引，element-wise比较两个张量并返回较大值。通过实例演示了max函数在不同维度上的应用，以及如何获取最大值对应的索引。

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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],
        [-0.8248, -1.5024,  1.2651],
        [-0.0291,  0.2665, -0.7337]])

col_max,idx=torch.max(a,0)
print(col_max)
print(idx)

tensor([0.0708, 1.2803, 1.2651])
tensor([0, 0, 1])

torch.max(a,1) 返回每一行中最大值的那个元素，且返回其索引

col_max,idx=torch.max(a,1)
print(col_max)
print(idx)

tensor([1.2803, 1.2651, 0.2665])
tensor([1, 2, 1])

torch.max()[0]，只返回最大值的每个数

troch.max()[1]，只返回最大值的每个索引

torch.max()[1].data 只返回variable中的数据部分（去掉Variable containing:）

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.max(tensor1,tensor2) element-wise 比较tensor1 和tensor2 中的元素，返回较大的那个值

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二维数组中dim=0代表行，torch.max(a, dim=0)代表消去行，求每列的最大值，keepdim=True则代表保留行。二维数组中dim=1代表列，torch.max(a, dim=0)代表消去列，求每行的最大值，keepdim=True则代表保留列。keepdim=True，vlaues=tensor([[4], [4], [6], [9]])有两个中括号。indices代表最大值所处的位置（第一行第四个：3，第二行第一个：0，第三行第一个：0，第四行第四个：3）

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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]

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