深入浅出Pytorch函数——torch.max

分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录

相关文章:

· 深入浅出Pytorch函数------torch.max

· 深入浅出Pytorch函数------torch.maximum


torch.max有三种输入形式,根据其输入形式及参数的不同有下列三种返回形式:

  • torch.max(input):返回输入张量所有元素的最大值。
  • torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None):返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引。如果keepdimTrue,则输出张量的大小与输入张量的大小相同,但尺寸为1的维度dim除外。否则,dim会被挤压(请参见torch.squeeze()),即输出张量比输入少1个维度。
  • torch.max(input, other, *, out=None):参考torch.maximum

语法

复制代码
torch.max(input) -> Tensor
torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> (values, indices) 
torch.max(input, other, *, out=None) -> Tensor

参数

  • input:[Tensor] 输入张量
  • dim:[int] 待求最大值维度的索引,即返回值中被收缩维度的索引
  • keepdim:[bool] 是否保持输出张量与输入张量的形状一致,默认为False

实例

复制代码
>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.6763,  0.7445, -2.2369]])
>>> torch.max(a)
tensor(0.7445)

>>> a = torch.randn(4, 5)
>>> a
tensor([[ 1.1299, -1.2838, -1.0533, -1.8278,  0.1653],
        [ 0.6461,  0.4583,  1.5229, -1.0642, -1.8352],
        [-0.9679,  1.1227, -0.2506, -0.4781, -0.2027],
        [ 0.2576,  0.7588, -0.1484, -0.0256,  0.7012]])

>>> torch.max(a, 0)
torch.return_types.max(
values=tensor([ 1.1299,  1.1227,  1.5229, -0.0256,  0.7012]),
indices=tensor([0, 2, 1, 3, 3]))

>>> torch.max(a, 1)
torch.return_types.max(
values=tensor([1.1299, 1.5229, 1.1227, 0.7588]),
indices=tensor([0, 2, 1, 1]))
相关推荐
机器之心17 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
Juchecar18 小时前
交叉熵:深度学习中最常用的损失函数
人工智能
林木森ai18 小时前
爆款AI动物运动会视频,用Coze(扣子)一键搞定全流程(附保姆级拆解)
人工智能·aigc
聚客AI18 小时前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
BeerBear20 小时前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp
小气小憩20 小时前
“暗战”百度搜索页:Monica悬浮球被“围剿”,一场AI Agent与传统巨头的流量攻防战
前端·人工智能
神经星星20 小时前
准确度提升400%!印度季风预测模型基于36个气象站点,实现城区尺度精细预报
人工智能
IT_陈寒1 天前
JavaScript 性能优化:5 个被低估的 V8 引擎技巧让你的代码快 200%
前端·人工智能·后端
惯导马工1 天前
【论文导读】ORB-SLAM3:An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and
深度学习·算法
Juchecar1 天前
一文讲清 PyTorch 中反向传播(Backpropagation)的实现原理
人工智能