概述
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
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = torch.randn(3,3)
print(x)
max_value,index = torch.max(x,dim=1) #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
print(max_value,index)
max_lie_value = torch.max(x,dim=0)[0].numpy() #每一列最大值
max_hang_value = torch.max(x,dim=1)[0].numpy() #每一行最大值
print('max_lie_value:',max_lie_value,'nmax_hang_value',max_hang_value)
输出:
tensor([[ 1.0625, -0.7129, 0.0849],
[ 0.9122, -0.5969, 1.2351],
[-0.2937, 0.0923, -0.4093]])
tensor([1.0625, 1.2351, 0.0923]) tensor([0, 2, 1])
max_lie_value: [1.0625167 0.09232075 1.2350996 ]
max_hang_value [1.0625167 1.2350996 0.09232075]
最后
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