Python PyTorch max用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.max 的用法。

用法:

torch.max(input) → Tensor

参数：

input(Tensor) -输入张量。

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int) -要减少的维度。

• keepdim(bool) -输出张量是否保留dim。默认值：False。

关键字参数：

out(tuple,可选的) -两个输出张量的结果元组(最大值，max_indices)

返回 input 张量中所有元素的最大值。

警告

与max(dim=0) 不同，此函数产生确定性(子)梯度

例子：

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

torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

返回一个命名元组 (values, indices) 其中 values 是给定维度 dim 中 input 张量的每一行的最大值。而indices 是找到的每个最大值的索引位置(argmax)。

如果 keepdim 是 True ，则输出张量的大小与 input 相同，但在维度 dim 中它们的大小为 1。否则，dim 被压缩(参见 torch.squeeze() )，结果在比 input 少 1 个维度的输出张量中。

注意

如果缩减行中有多个最大值，则返回第一个最大值的索引。

例子：

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-1.2360, -0.2942, -0.1222,  0.8475],
        [ 1.1949, -1.1127, -2.2379, -0.6702],
        [ 1.5717, -0.9207,  0.1297, -1.8768],
        [-0.6172,  1.0036, -0.6060, -0.2432]])
>>> torch.max(a, 1)
torch.return_types.max(values=tensor([0.8475, 1.1949, 1.5717, 1.0036]), indices=tensor([3, 0, 0, 1]))

torch.max(input, other, *, out=None) → Tensor

见 torch.maximum() 。