.data.max和torch.max的笔记

.data.max用于找概率最大的下标

c = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print(c)
d = c.data.max(1,keepdim=True)[1]
print(d)

输出：

tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
tensor([[2],[2]])

c.data.max(1,keepdim=True)[1]中的第一个1表示，按照行来找，找每行的最大值；最后[1]表示，c.data.max(1,keepdim=True)会返回一个数组，第一个是values既c数组中每行的最大值是多少，indices是最大值的位置在哪里。
如果改成0：

c = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print(c)
d = c.data.max(0,keepdim=True)
print(d)

输出

tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
torch.return_types.max(
values=tensor([[4, 5, 6]]),
indices=tensor([[1, 1, 1]]))

显示输出每列最大值，以及他们的位置

keepdim = True的功能？
用于维持输出的维度
比如：

c = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print(c)
d = c.data.max(0)
print(d)

输出：

torch.return_types.max(
values=tensor([4, 5, 6]),
indices=tensor([1, 1, 1]))

当keepdim=True变成false的时候，values和indices都变成一维的，你不用维持原本的维度变化

————————————————————————————————————
接下来是torch.max的用法：

c = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
e = torch.max(c,1,keepdim=True)
print('这个是e',e)

输出：

这个是e torch.return_types.max(
values=tensor([[3],[6]]),
indices=tensor([[2],[2]]))

和c.data.max效果一样

最后再说说 .item()函数
加了item之前输出的是：loss= tensor(54.) 有了item之后：loss= 54.0 就是把tensor变回数据

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