详解 torch.max 函数
torch.max()
- 返回输入张量所有元素的最大值。
参数:
- input (Tensor) – 输入张量
例子:
>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a0.4729 -0.2266 -0.2085
[torch.FloatTensor of size 1x3]>>> torch.max(a)
0.4729
torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor)
返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引。
输出形状中,将dim维设定为1,其它与输入形状保持一致。
参数:
- input (Tensor) – 输入张量
- dim (int) – 指定的维度
- max (Tensor, optional) – 结果张量,包含给定维度上的最大值
- max_indices (LongTensor, optional) – 结果张量,包含给定维度上每个最大值的位置索引
例子:
>> a = torch.randn(4, 4)
>> a0.0692 0.3142 1.2513 -0.5428
0.9288 0.8552 -0.2073 0.6409
1.0695 -0.0101 -2.4507 -1.2230
0.7426 -0.7666 0.4862 -0.6628
torch.FloatTensor of size 4x4]>>> torch.max(a, 1)
(1.25130.92881.06950.7426
[torch.FloatTensor of size 4x1]
,2000
[torch.LongTensor of size 4x1]
)
torch.max(input, other, out=None) → Tensor
返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引。
即,( out_i=max(input_i,other_i) \)
输出形状中,将dim维设定为1,其它与输入形状保持一致。
参数:
- input (Tensor) – 输入张量
- other (Tensor) – 输出张量
- out (Tensor, optional) – 结果张量
例子:
>>> a = torch.randn(4)
>>> a1.38690.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]>>> b = torch.randn(4)
>>> b1.0067
-0.80100.62580.3627
[torch.FloatTensor of size 4]>>> torch.max(a, b)1.38690.39120.62580.3627
[torch.FloatTensor of size 4]
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