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 ...
一 , predicted torch.max outputs.data, 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 。 那么,这个 下划线 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线 ,可不可以用其他的变量名称来代 ...
2022-03-09 10:34 0 932 推荐指数:
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 ...
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 ...
对于2个网络生成的loss,经过torch.max操作后形成一个loss,此时进行loss.backward则对应的是取max的网络的梯度更新。 ...
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 ...
torch.min()、torch.max()、torch.prod() 这两个函数很好理解,就是求张量中的最小值和最大值以及相乘 1.在这两个函数中如果没有指定维度的话,那么默认是将张量中的所有值进行比较,输出最大值或者最小值或是所有值相乘。 2.而当指定维度之后 ...