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  • Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint

    1.torch.max(input)

            输入input:任何形状的张量

            输出:返回输入张量input中所有元素的最大值 。

    import torch
    a = torch.randn((3,4,5))
    b = torch.max(a)    # 返回所有张量中的最大值
    print(a)
        tensor([[[-0.5234, -2.3275,  1.8327,  0.5354,  1.1100],
             [ 0.7137,  0.4375, -1.1837,  0.8168,  0.4115],
             [ 1.1823, -0.3772, -0.3378,  0.0248,  0.2865],
             [ 0.1679,  0.8553,  0.4570, -1.5596,  0.5309]],
            [[-0.3231, -0.3478, -0.3662, -0.2204,  0.9318],
             [ 0.5757, -1.7895,  0.6656, -2.1833,  0.4355],
             [ 1.7979,  0.4196, -0.2651,  0.2820,  0.2115],
             [-0.3352,  0.1453, -0.7170, -0.0627,  0.3263]],
            [[-1.2078,  1.0757, -0.9695, -1.9247, -1.9016],
             [ 1.4642,  0.2526,  1.3293,  0.7860,  0.3486],
             [ 0.7677,  0.0916, -0.4585, -0.5579, -1.2199],
             [-1.9069, -1.6860,  1.0152,  0.6269, -1.9427]]])
    print(a.size())
        torch.Size([3, 4, 5])
    print(b)
        tensor(1.8327)

    torch.max(input, dim)

            输入input:  任何形状的张量  如输入为 a = torch.randn((3,4,5)) 

                                                         则张量a包含三个维度(3, 4 ,5)分别对应为0 1  2三个维度

            输入dim:  要压缩掉的维度    如dim=1 则输出a的形状由(3,4,5)变为(3, 5)

                                                         如dim=2  则输出a的形状由(3,4,5)变为(3, 4)

    !!! dim等于几  就将几的维度压缩掉  注意是压缩掉 就是我只要这个维度的最大值  其余数据舍弃 !!!

            输出out:   输出一个包含两个张量的元组,

                            两个张量分别是压缩指定dim后得到的最大值新张量和最大值在指定dim的索引值

    c = torch.max(a,1)  # tensor a还是上边的数据,此外max(a,1)是将a的1维压缩掉.
    print(a)
        tensor([[[-0.5234, -2.3275,  1.8327,  0.5354,  1.1100],
             [ 0.7137,  0.4375, -1.1837,  0.8168,  0.4115],
             [ 1.1823, -0.3772, -0.3378,  0.0248,  0.2865],
             [ 0.1679,  0.8553,  0.4570, -1.5596,  0.5309]],
            [[-0.3231, -0.3478, -0.3662, -0.2204,  0.9318],
             [ 0.5757, -1.7895,  0.6656, -2.1833,  0.4355],
             [ 1.7979,  0.4196, -0.2651,  0.2820,  0.2115],
             [-0.3352,  0.1453, -0.7170, -0.0627,  0.3263]],
            [[-1.2078,  1.0757, -0.9695, -1.9247, -1.9016],
             [ 1.4642,  0.2526,  1.3293,  0.7860,  0.3486],
             [ 0.7677,  0.0916, -0.4585, -0.5579, -1.2199],
             [-1.9069, -1.6860,  1.0152,  0.6269, -1.9427]]])
    print(c)
        torch.return_types.max(
            values=tensor([[1.1823, 0.8553, 1.8327, 0.8168, 1.1100],
                           [1.7979, 0.4196, 0.6656, 0.2820, 0.9318],
                           [1.4642, 1.0757, 1.3293, 0.7860, 0.3486]]),
            indices=tensor([[2, 3, 0, 1, 0],
                            [2, 2, 1, 2, 0],
                            [1, 0, 1, 1, 1]]))

    3.torch.min() 同torch.max()

    4.torch.squeeze(input, dim=None)

            输入是input,dim默认,则输出是一个将输入张量input中的所有维度中尺寸为1的维度压缩掉后的新张量,例如,如果输入为形状:(A×1×B×C×1×D),则输出张量将为形状:(A×B×C×D),就将尺寸为1的维度都扔掉.

            当dim给定时,压缩(挤压)操作只在给定的dim进行。如果输入的形状为:(A×1×B),torch.squeeze(input, 0)将使张量保持不变,而torch.squeeze(input, 1)将把张量压缩为(A×B)。

    5.torch.unsqueeze(input, dim)

            即为在输入张量input的指定维度dim上增加一个尺寸为1的维度,

    a = torch.randn(3,4,5)
    a.size()                     # torch.Size([3, 4, 5])
    a = torch.unsqueeze(a,1)     # unsqueeze 在a的1维添加一个尺寸为1的维度
    
    a.size()                    # torch.Size([3, 1, 4, 5])
    a = torch.squeeze(a)        # 将a中尺寸为1的任意维度压缩掉
    
    a.size()            # torch.Size([3, 4, 5])

     6.torch.rand(size)

            返回一个和size形状的张量,张量中的数是来自[0,1)之间的随机数.

    >>> torch.rand(4)
    tensor([ 0.5204,  0.2503,  0.3525,  0.5673])
    >>> torch.rand(2, 3)
    tensor([[ 0.8237,  0.5781,  0.6879],
            [ 0.3816,  0.7249,  0.0998]])

     6.torch.randn(size)

            回一个和size形状的张量,张量中的数是来自标准正态分布的随机数,均值为0,方差为1(也称为标准正态分布)。

    >>> torch.randn(4)
    tensor([-2.1436,  0.9966,  2.3426, -0.6366])

     6.torch.randint(low=0,high,size)

            返回一个size形状的张量,该张量中的随机整数在low(包括)和high(不包括)之间生成。

    >>>torch.randint(3, 10, (2, 2))
    tensor([[4, 5],
            [6, 7]])

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  • torch.min、torch.maxtorch.argmaxtorch.min、torch.maxtorch.argmaxtorch.min、torch.maxtorch.argmax

    t o r c h . m i n 、 t o r c h . m a x 、 t o r c h . a r g m a x torch.min、torch.max、torch.argmax torch.mintorch.maxtorch.argmax

    torch.max()和torch.min()是比较tensor大小的函数

    x = torch.rand(1,3)
    print(x)
    print(torch.min(x))
     
    y = torch.rand(2,3)
    print(y)
    print(torch.min(y))
    

    在这里插入图片描述

    指定比较维度:torch.max(input,dim)

    y = torch.rand(5,3)
    print("***********")
    print(y)
    print("***********")
    print(torch.max(y,0))
    

    在这里插入图片描述

    y = torch.rand(5,6)
    print("***********")
    print(y)
    print("***********")
    print(torch.max(y,1))
    

    在这里插入图片描述

    两个tensor相比较:不一定是相同大小结构

    若不是相同大小结构,必须满足可广播

    x = torch.rand(2,3)
    y = torch.rand(2,3)
    print("***********")
    print(x)
    print("***********")
    print(y)
    print("*****比较结果******")
    print(torch.max(x,y))
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • torch.max(),torch.argmax()

    2021-11-09 19:35:38
    torch.max(input, dim) 返回有两个值,一个是最大值的值一个是最大值所在的下标索引 torch.argmax() 返回只有一个下标的索引 上例子: 首先创建一个tensor import torch a = torch.tensor([[1,2,3,4], [7,5...

    本篇文章只讨论二维tensor,如果是多维请参考:这篇文章

    torch.max(input, dim)

    返回有两个值,一个是最大值的值一个是最大值所在的下标索引

     torch.argmax()

    返回只有一个下标的索引

    上例子:

    首先创建一个tensor

    import torch
    a = torch.tensor([[1,2,3,4], [7,5,7,4], [9,8,7,6]])

    然后分别用两种方法输出:

    print(torch.max(a, 1))
    #print(a.max(1)) 两种格式都可以

     

    print(torch.argmax(a,1))
    #print(a.argmax(1))

     

    参考:torch.max()使用讲解 - 简书

    展开全文
  • torch.max()、torch.topk()

    2021-07-20 10:19:45
    在用卷积神经网络对结果进行预测时,输出的是一个Batchsize*...这时候就需要用到torch.max()函数了。 一、torch.max()、torch.min() 格式: torch.max(input, dim) 函数会返回两个tensor,第一个tensor是每...

    在用卷积神经网络对结果进行预测时,输出的是一个Batchsize*n的向量。比如batchsize=64,在ImageNet是1000分类的任务。则输出的是一个64*1000的tensor。这时候,我们想要看看这每张图片的1000个预测值中哪个值最大,最大值对应的下标是多少,进而判断准确率是多少。这时候就需要用到torch.max()函数了。

    一、torch.max()、torch.min()

    格式:

             torch.max(input, dim)

    函数会返回两个tensor,第一个tensor是每行(dim=1时)的最大值;第二个tensor是每行(dim=1时)最大值的索引。【例1】

    输入的imput是一个tensor,我们平时用到的就是一个batchsize*n的二维张量。一般就是想得到每行的最大值对应的结果,所以dim一般等于1,如果等于0的话就是取每一列的最大值了。【例1】【例2】。输出一般不想看最大值是多少,而是想看下标是多少,所以结果的第一个tensor一般不要。【例2】

    如果不设置维度的话,会求一个全局的最大值。【例3】

    例1:

    import torch
    
    outputs = torch.randn(3, 5)           #模拟batchsize=3,5分类任务的输出。
    print(outputs)
    
    print(torch.max(outputs, 1))

    结果:

    例2:

    import torch
    
    outputs = torch.randn(3, 5)           #模拟batchsize=3,5分类任务的输出。
    print(outputs)
    
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)   #取出每一行最大值对应的索引
    print(predicted)

    结果:

    例3:

    import torch
    
    outputs = torch.randn(3, 5)           #模拟batchsize=3,5分类任务的输出。
    print(outputs)
    
    res = torch.max(outputs)
    print(res)

    结果:

     

    二、torch.topk()

    torch.topk()返回的就是前几个最大值及对应的下标了。

    格式:

             torch.max(input, k, dim, largest=True)     

    • input:一个tensor数据
    • k:指明是得到前k个数据以及其index
    • dim: 指定在哪个维度上排序, 默认是最后一个维度
    • largest:如果为True,按照大到小排序; 如果为False,按照小到大排序

    例:

    import torch
    
    outputs = torch.randn(3, 5)           #模拟batchsize=3,5分类任务的输出。
    print(outputs)
    
    _, predicted = torch.topk(outputs, k=2, dim=1)   #取出每一行最大的两个值对应的索引
    print(predicted)

    结果:

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  •  pytorch中torch.max()和torch.min()分别表示求张量的最大值,最小值以及它们对应的索引。 torch.max(input,dim) 输入: input:表示输入的张量 dim:表示的是索引的维度,0和1分别表示列和行 输出: 返回两个...
  • torch.max() 和 torch.min()

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  • torch.maxtorch.softmax

    千次阅读 2020-03-06 12:50:55
    if __name__ == '__main__': import torch import torch.nn.functional as F input = torch.randn(2, 2) print(input) b = torch.softmax(input, dim=0) # 按列SoftMax,列和为1 print(b) ...
  • 详解 torch.max 函数

    千次阅读 2020-10-03 13:20:10
    torch.max() 返回输入张量所有元素的最大值。 参数: input (Tensor) – 输入张量 例子: >>> a = torch.randn(1, 3) >>> a 0.4729 -0.2266 -0.2085 [torch.FloatTensor of size 1x3] >&...
  • Pytorch学习-torch.max和min深度解析max的使用dim参数理解二维张量使用max()三维张量使用max()小例子 max的使用 参考链接: 参考链接: 对于tensorA和tensorB: 1)torch.max(tensorA) 返回tensor中的最大值 2)...
  • torch.max()与torch.tensor()的用法

    千次阅读 2020-03-14 23:02:32
    torch.max() torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值。 例如: si=torch.randn(4,5) print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364], ...
  • np.argmaxtorch.max

    2021-02-20 10:23:44
    argmax(f) 返回函数f的值取最大值时自变量的值 np.argmax(a) 取回对应的索引index(从下标0开始) 2.多个维度 1.np.argmax() a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) np.argmax(a,axis=0) ...
  • pytorch: torch.max() 使用与理解

    千次阅读 2021-12-13 10:40:15
    predict = torch.max(outputs.data, 1)[1] 其中 output 为模型的输出,该函数主要用来求 tensor 的最大值。 每次看到都不太理解 torch.max() 的使用,为了下次看到或者写道时不会忘记,特意详细了解其用法。 torch....
  • 下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么。 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...
  • 关于torch.max(a,dim)中维度的选取

    千次阅读 2020-10-16 21:18:02
    Pytorch中,经常会使用torch.max(a,dim)对tensor进行处理,特别是针对多维的tensor,就感觉对dim的选取似懂非懂。 一、针对1维的数据 这个比较好理解,就是针对1维的数据取最大值,返回一个tensor类型的数值,和该...
  • _,predicted = torch.max(outputs.data,dim):返回最大值所在索引 predicted = torch.max(outputs.data,dim):返回最大值 import torch tensor = torch.tensor([[1.2,-3,-6.,-9.0,-4.56,5.678]]) _,predicted = ...
  • 形式: torch.max(input, dim) 函数的输入: input: input是分类函数输出的tensor dim: 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 函数的输出: 函数会返回两个tensor,第一个tensor是每...
  • *的作用可以参考... torch.max可以参考https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79766690 a.size() # Out[134]: torch.Size([6, 4, 3]) torch.max(a, 0)[1].size() # Out[135...
  • torch.max()用法

    千次阅读 2020-08-18 20:15:46
    版权声明:本文为CSDN博主「摇摆的果冻」的原创文章,遵循...torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值 a = torch.randn(1, 3) >>0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) >>0.4729
  • Pytorch中tensor维度和torch.max()函数中dim参数的理解 维度 参考了 https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/106078474 , 对于torch中定义的张量,感觉上跟矩阵类似,不过常见的矩阵是二维的。当定义...
  • _, preds = torch.max(outputs.data, 1)

    千次阅读 2021-11-22 09:08:41
    今天在看《PyTorch深度学习》这本书的时候,看到了一段代码,怎么都看不懂,然后CSDN上搜索了一下,发现了大佬的以篇博客《PyTorch系列 | _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)的理解》,这里记录一下。...
  • torch.max中keepdim的作用

    千次阅读 2021-01-13 17:35:37
    torch.max的用法 (max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False) 输入: 1、input 是输入的tensor。 2、dim 是索引的维度,dim=0寻找每一列的最大值,dim=1寻找每一行的最大值。 3、keepdim 表示是否...
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  • torch.max()使用讲解

    万次阅读 多人点赞 2020-01-07 14:34:31
    torch.max(input, dim) 函数2.准确率的计算 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。下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么。 1. torch.max(input, dim)...
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torch.max()

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