torch.max()使用讲解

最新推荐文章于 2025-04-25 20:33:30 发布
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该博客主要讲解torch.max()的使用。torch.max()是信息技术领域中在深度学习框架里常用的函数，掌握其使用方法对相关开发和研究有重要意义。
【PyTorch中的torch.max】从小白到彻底掌握预测结果获取
深耕CV
09-11 562
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。
torch.mean()、torch.max() 和 nn.AdaptiveAvgPool2d()、nn.AdaptiveMaxPool2d() 用法小结
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本文主要讲解torch.mean()、torch.max() 和 nn.AdaptiveAvgPool2d()、nn.AdaptiveMaxPool2d() 这四个函数的基本用法以及区别
torch.max()的用法
weixin_47786612的博客
02-19 220
torch.max()的用法。
torch.max()、expand()、expand_as()使用讲解
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03-16 8261
在分类问题中，通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作，求出预测值索引，然后与标签进行比对，计算准确率。下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么，便于我们理解该函数。 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
Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？
邹小驴
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无
pred_classes = torch.max(pred, dim=1)[1]
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>>> import torch >>> i=torch.Tensor([[1, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) >>> i.size() torch.Size([3, 4]) >>> c=torch.max(i,dim=1) >>> c torch.return_types.max( values=.
pytorch中max函数的一点使用记录 max(-1)[1]
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今天看一点在外人看来也许是非常简单的代码，但是越看越模糊，直到查了一些资料才基本搞明白。没办法，小白前进的路上总会有各种崎岖。 相关代码链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter3/3.1-logistic-regression.ipynb 首先，在数据准备阶段，作者使用german.data-nume...
torch.max讲解-- 指定维度下，数值最大位置设为1其他为0
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x是输入张量 dim指定维度 max表示取最大值 import torch if __name__ == '__main__': x = torch.randn([1, 3, 4, 4]).cuda() mask = (x == x.max(dim=1, keepdim=True)[0]).to(dtype=torch.int32) result = torch.mul(mask, x) print(x) print(mask) pri
torch.nn
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torch.nn是 PyTorch 提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。模块化：通过nn.Module基类，用户可以像搭积木一样组合各种层、激活函数和损失函数，构建复杂模型。动态计算图：PyTorch 的动态计算图（eager execution）允许在运行时定义和修改网络结构，适合研究和快速原型开发。灵活性与控制力：用户可以轻松自定义层、损失函数或前向传播逻辑，同时保留对底层张量操作的访问权限。易用性。
【深度学习】torch.argmax()函数讲解 | pytorch
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torch.max(y, dim=1)[1]
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在行方向上寻找最大值，并返回索引。
torch.max()函数用法
weixin_52153243的博客
07-25 475
torch.max()[1].data 只返回variable中的数据部分（去掉Variable containing:）torch.max()[1].data.numpy().squeeze() 把数据条目中维度为1 的删除掉。torch.max)(a,0) 返回每一列中最大值的那个元素，且返回索引（返回最大元素在这一列的行索引）torch.max()[1].data.numpy() 把数据转化成numpy ndarry。torch.max()[0]， 只返回最大值的每个数。按维度dim 返回最大值。
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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]
torch.max(input, dim)使用解释
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04-08 2690
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
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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类别的预测概率，所以返回值的第一个tensor对分类任务没有帮助，而第二个tensor包含了预测最大.
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