torch.max基本使用
toch.max
在使用前首先要import torch
import torch
a0 = torch.randn(3, 1)
print('a0=', a0)
b0=torch.max(a0, 1)
print('b0=', b0, '\n')
a1 = torch.randn(1, 3)
print('a1=', a1)
b1=torch.max(a1,1)
print('b1=', b1 )
output
a0= tensor([[-0.5406],[ 0.2674],[ 0.5057]])
b0= torch.return_types.max(
values=tensor([-0.5406, 0.2674, 0.5057]),
indices=tensor([0, 0, 0])) a1= tensor([[0.3328, 0.5163, 1.4075]])
b1= torch.return_types.max(
values=tensor([1.4075]),
indices=tensor([2]))
可见torch.max(变量,1)按行输出最大值和最大值所在行的索引(索引从0开始)
torch.max(变量,0)按列输出最大值和最大值所在列的索引(索引从0开始)
import torch
data = torch.randn(3, 2)
print('data=', data)
a0=torch.max(data, 1)
print(a0)
print('a0[0]=', a0[0],'a0[1]=', a0[1], '\n')
b0=torch.max(data, 1)[0]
c0=torch.max(data, 1)[1].data
d0=torch.max(data, 1)[0].data
print('torch.max(data, 1)[1]=', b0, '\n', 'torch.max(data, 1)[1].data=', c0, '\n', 'torch.max(data, 1)[0].data=', d0)
output
data= tensor([[-0.7846, -0.5480],[-1.1179, 0.4518],[ 0.1165, 1.3662]])
torch.return_types.max(
values=tensor([-0.5480, 0.4518, 1.3662]),
indices=tensor([1, 1, 1]))
a0[0]= tensor([-0.5480, 0.4518, 1.3662]) a0[1]= tensor([1, 1, 1])
torch.max(data, 1)[1]= tensor([-0.5480, 0.4518, 1.3662]) torch.max(data, 1)[1].data= tensor([1, 1, 1]) torch.max(data, 1)[0].data= tensor([-0.5480, 0.4518, 1.3662])
[ ]里数字代表torch.return_types.max里参数的索引,0表示values值,1代表值对应索引,总结就是:
torch.max()[0], 返回最大值的每个数
troch.max()[1], 返回最大值的每个索引
troch.max(),返回最大值的数,最大值的索引
torch.max()[1].data.numpy() 把数据转化成numpy ndarry
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