Python PyTorch mode用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.mode 的用法。

用法:

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

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• dim(int) -要減少的維度。

• keepdim(bool) -輸出張量是否保留了dim。

關鍵字參數：

out(tuple,可選的) -兩個輸出張量(值，索引)的結果元組

返回一個命名元組 (values, indices) 其中 values 是給定維度 dim 中 input 張量的每一行的眾數值，即最常出現在該行中的值，而 indices 是索引位置找到的每個眾數值。

默認情況下，dim 是 input 張量的最後一個維度。

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

此函數尚未為torch.cuda.Tensor 定義。

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]))