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torch.argmax中dim详解
做个铁憨憨537: a是两个3×4的数组，a.shape = torch.Size([2, 3, 4]) ①若b = torch.argmax(a, dim=0)，则a在第一个维度上作比较，也就是a[0][x][y]与a[1][x][y]比较，前者大，取第一维的索引0，后者大取第二维的索引1，因为x取0，1，2，y取0，1，2，3，所以最后的结果是一个3×4的数组，此数组由a的第一维的所有索引，也就是0和1组成； ②若b = torch.argmax(a, dim=1)，则a在第二个维度上作比较，也就是a[x][0][y]、a[x][1][y]、a[x][2][y]三者比较，哪个大取哪个的索引，因为x可取0，1，y可取0，1，2，3，所以结果是一个2×4的数组，此数组完全由第二维的索引组成； ③若b = torch.argmax(a, dim=2)，则a在第三个维度上作比较，也就是a[x][y][0]、a[x][y][1]、a[x][y][2]、a[x][y][3]三者比较，哪个大取哪个的索引，因为x可取0，1，y可取0，1，2，所以结果是一个2×3的数组，此数组完全由第三维的索引组成。
关于建立Lite-HRNet实验环境的问题
zouxiaolv: deep learinng human pose estimation 代码里面有
关键点检测——热图标签（Ground Truth）构建
lonelygoose256: 佬，有没有直接在原图上展现关键点热图的代码呀？
关于建立Lite-HRNet实验环境的问题
lonelygoose256: 还想请问一下大佬有没有生成人体关键点热图的代码和对应的npy文件呀？
关于建立Lite-HRNet实验环境的问题
lonelygoose256: 谢谢佬，跑起来了

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