PyTorch max()函数取最大值

2024-04-08 14:58:14

max() 函数

本人在复现 LeNet5 网络进行 MNIST 数据集的训练，在模型预测阶段，需要用到 max() 函数进行结果的处理。将模型输出的 fc7 层的 10 个结果，变为最后的一个最大概率，也就是具体哪个(0~9)数字的结果。于是，特将 max() 函数的作用记录于此。

导入示例矩阵

import torch
a = torch.Tensor([1,2], [3,5], [6,4])

a=[123564]a= \left[\begin{matrix} 1 & 2\\ 3 & 5\\ 6 & 4 \end{matrix}\right]a=⎣⎡136254⎦⎤

1. 取全部数据的最大值

>>> pred, idx = a.max()>>> pred
tensor(6.)
>>> pred.shape
torch.Size([])

a=[123564]a= \left[\begin{matrix} 1 & 2\\ 3 & 5\\ 6 & 4 \end{matrix}\right]a=⎣⎡136254⎦⎤

2. 按行取最大值，返回最大值和最大值所在索引号

>>> pred, idx = a.max(1)>>> pred
tensor([2., 5., 6.])
>>> idx
tensor([1, 1, 0])
>>> pred.shape
torch.Size([3])
>>> idx.shape
torch.Size([3])

a=[123564]=[256]a= \left[\begin{matrix} 1 & 2\\ 3 & 5\\ 6 & 4 \end{matrix}\right]= \left[\begin{matrix} 2\\ 5\\ 6 \end{matrix}\right]a=⎣⎡136254⎦⎤=⎣⎡256⎦⎤

注意，尺寸进行了降维（从二维变为了一维）。

3. 按列取最大值，返回最大值和最大值所在索引号

>>> pred, idx = a.max(0)>>> pred
tensor([6., 5.])
>>> idx
tensor([2., 1.])
>>> pred.shape
torch.Size([2])
>>> idx.shape
torch.Size([2])

a=[123564]=[65]a= \left[\begin{matrix} 1 & 2\\ 3 & 5\\ 6 & 4 \end{matrix}\right]= \left[\begin{matrix} 6 & 5 \end{matrix}\right]a=⎣⎡136254⎦⎤=[65]

注意，尺寸进行了降维（从二维变为了一维）。

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