PyTorch基础（十）----- torch.max()方法

一、前言

这个方法跟上一篇文章的torch.max()方法非常类似，只不过一个是求最大值，一个是求平均值。在某些情况下，甚至可以代替下采样中的最大池化和平均池化，所以说，这两个方法的用处还是蛮大的。

torch.max() <->torch.nn.MaxPool2d()
torch.mean() <->torch.nn.MeanPool2d()

二、方法详解

torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

input：输入的张量
dim：求最大值的维度，若dim = 0，则沿行求最大值；若dim=1，则沿列求最大值
keepdim：输出张量是否跟输入张量的另一个维度相同
return：返回输出张量及索引值

三、案例

案例1

import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
y = torch.max(x, dim=0, keepdim=False)
print(y)

运行结果x
运行结果y
案例2

import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
y = torch.max(x, dim=1, keepdim=False)
print(y)

运行结果x
运行结果y

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