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

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

>>> 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
昨日之日200643 分钟前
Moonshine - 新型开源ASR(语音识别)模型,体积小,速度快,比OpenAI Whisper快五倍 本地一键整合包下载
人工智能·whisper·语音识别
浮生如梦_1 小时前
Halcon基于laws纹理特征的SVM分类
图像处理·人工智能·算法·支持向量机·计算机视觉·分类·视觉检测
深度学习lover1 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
热爱跑步的恒川2 小时前
【论文复现】基于图卷积网络的轻量化推荐模型
网络·人工智能·开源·aigc·ai编程
阡之尘埃4 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
孙同学要努力6 小时前
全连接神经网络案例——手写数字识别
人工智能·深度学习·神经网络
Eric.Lee20216 小时前
yolo v5 开源项目
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
其实吧37 小时前
基于Matlab的图像融合研究设计
人工智能·计算机视觉·matlab
丕羽7 小时前
【Pytorch】基本语法
人工智能·pytorch·python
ctrey_7 小时前
2024-11-1 学习人工智能的Day20 openCV(2)
人工智能·opencv·学习