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 torch.max(input ...

torch.max() Explation: ​ Returns the maximum value of all elements in the input tensor Example: Explation: ​ Returns a namedtuple ...

一、_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？ 首先，torch.max()这个函数返回的是两个值，第一个值是具体的value（我们用下划线_表示），第二个值是value所在的index（也就是predicted ...

output = torch.max(input, dim) input输入的是一个tensor 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 实例： 输出： ...

output = torch.max(x,dim=1) input输入的是一个tensor 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 返回的是两个值：一个是每一行最大值的tensor组，另一个是最大值所在的位置 ...

　　 _, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值，但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data，即是最大的值；第二个元素是label，即是最大的值对应的索引 ...

使用pytorch的小伙伴们，一定看过下面这段代码 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？ 首先，torch.max()这个函数返回的是两个值，第一个值是具体的value（我们用下划线_表示），第二个值 ...

因为argmax函数不能求导，也就不会有梯度 backward的反向传播的梯度到loss是终止了 其实也很容易看出这个问题，如果最后一步使用了argmax，loss的属性 requires_grad=False，直接调用backward会提示你需要给loss增加梯度属性，但这“治表不治 ...