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PyTorch: torch.max

  • torch.max(input) --> (Tensor)

返回input中的最大值

#torch.max(input) --> (Tensor)
a = torch.rand(1, 3, 5)
>>tensor([[0.4086, 0.7224, 0.5559]])
 
torch.max(a)
>>tensor(0.7312)
  • torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
    当dim!=None, 返回在dim维度上的最大值和最大值的索引
a = torch.randn(3, 5)
print(a)
>>tensor([[ 1.2639,  0.9473,  0.3617, -0.1861,  0.1839],
          [-0.0825, -0.4322, -0.1637,  1.1394, -0.7880],
          [-0.3071, -0.8307,  0.2513, -0.0020,  0.0868]])
max, max_idx = torch.max(a, 1)
print('max={}\n\nmax_idx={}'.format(max, max_idx))
>>max=tensor([1.2639, 1.1394, 0.2513])

  max_idx=tensor([0, 3, 2])

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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

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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