Python PyTorch mode用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.mode 的用法。

用法:

torch.mode(input, dim=- 1, keepdim=False, *, out=None)

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int) -要减少的维度。

• keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。

关键字参数：

out(tuple,可选的) -两个输出张量(值，索引)的结果元组

返回一个命名元组 (values, indices) 其中 values 是给定维度 dim 中 input 张量的每一行的众数值，即最常出现在该行中的值，而 indices 是索引位置找到的每个众数值。

默认情况下，dim 是 input 张量的最后一个维度。

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

此函数尚未为torch.cuda.Tensor 定义。

例子：

>>> a = torch.randint(10, (5,))
>>> a
tensor([6, 5, 1, 0, 2])
>>> b = a + (torch.randn(50, 1) * 5).long()
>>> torch.mode(b, 0)
torch.return_types.mode(values=tensor([6, 5, 1, 0, 2]), indices=tensor([2, 2, 2, 2, 2]))