Python PyTorch max用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.max 的用法。

用法:

torch.max(input) → Tensor

參數：

input(Tensor) -輸入張量。

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• dim(int) -要減少的維度。

• keepdim(bool) -輸出張量是否保留dim。默認值：False。

關鍵字參數：

out(tuple,可選的) -兩個輸出張量的結果元組(最大值，max_indices)

返回 input 張量中所有元素的最大值。

警告

與max(dim=0) 不同，此函數產生確定性(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)

返回一個命名元組 (values, indices) 其中 values 是給定維度 dim 中 input 張量的每一行的最大值。而indices 是找到的每個最大值的索引位置(argmax)。

如果 keepdim 是 True ，則輸出張量的大小與 input 相同，但在維度 dim 中它們的大小為 1。否則，dim 被壓縮(參見 torch.squeeze() )，結果在比 input 少 1 個維度的輸出張量中。

注意

如果縮減行中有多個最大值，則返回第一個最大值的索引。

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

見 torch.maximum() 。