python torch.argmax()

语法一：

torch.argmax(input) → LongTensor

Returns the indices of the maximum value of all elements in the input tensor. # 返回输入张量中所有元素的最大值的索引。

参数：

input (Tensor) – the input tensor

例子：

>>> a = torch.randn(3,3)
>>> a
tensor([[-0.0368,  0.0057, -1.5687], [-0.2456,  0.0145, -0.4154], [ 1.0114, -0.4180, -0.5612]])
>>> print(torch.argmax(a))
tensor(6)  # 从0开始计数，从左往右，从上往下
>>>

语法一：

torch.argmax(input, dim, keepdim=False) → LongTensor

参数：

input (Tensor) – the input tensor #输入张量
dim (int) – the dimension to reduce. If None, the argmax of the flattened input is returned. # 缩小尺寸。如果为None，则返回平坦输入的argmax。
keepdim (bool) – whether the output tensors have dim retained or not. Ignored if dim=None.

例子：

>>> import torch
>>> b = torch.randn(4,4)
>>> print(b)
tensor([[-1.5364,  1.6827, -0.0245, -0.1265], [ 0.6040, -0.8682,  0.3914,  0.5424], [-0.6569,  1.2815,  0.3952,  0.6946], [-1.1316,  0.7783,  1.2647, -0.4944]])
>>> print(torch.argmax(b,dim =0))  #竖着比较，找最大
tensor([1, 0, 3, 2])
>>> print(torch.argmax(b,dim =1))  #横着比较，找最大
tensor([1, 0, 1, 2])

更复杂一些的例子：

>>> c= torch.randn(2,3,4)
>>> print(c)
tensor([[[ 0.1911, -1.3272, -0.1704, -1.0493],[ 1.0991, -0.4143, -0.3800, -0.4657],[-0.3569, -0.6414,  1.3495, -0.0230]],[[-2.1686, -1.1714, -0.3639,  0.5945],[-0.4642,  0.8249, -0.0173,  0.1934],[-0.1629,  1.2108,  1.6179, -0.2537]]])
>>> print(torch.argmax(c,dim=0))
tensor([[0, 1, 0, 1],[0, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 0]])
>>> print(torch.argmax(c,dim=1))
tensor([[1, 1, 2, 2],[2, 2, 2, 0]])
>>> print(torch.argmax(c,dim=2))
tensor([[0, 0, 2],[3, 1, 2]])

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