torch.max¶
- torch.max(input) Tensor ¶
返回
input
张量中所有元素的最大值。警告
此函数生成确定性(次)梯度,与
max(dim=0)
不同- 参数
input (Tensor) – 输入张量。
示例
>>> a = torch.randn(1, 3) >>> a tensor([[ 0.6763, 0.7445, -2.2369]]) >>> torch.max(a) tensor(0.7445)
- torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)
返回一个名为元组
(values, indices)
,其中values
是给定维度dim
上input
张量每一行的最大值。而indices
是找到的每个最大值的索引位置(argmax)。如果
keepdim
为True
,则输出张量与input
大小相同,除了维度dim
为大小 1。否则,dim
将被压缩(参见torch.squeeze()
),导致输出张量比input
少一个维度。注意
如果在缩减的行中有多个最大值,则返回第一个最大值的索引。
- 参数
- 关键字参数
out (tuple, 可选) – 两个输出张量(最大值,最大值索引)的结果元组
示例
>>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[-1.2360, -0.2942, -0.1222, 0.8475], [ 1.1949, -1.1127, -2.2379, -0.6702], [ 1.5717, -0.9207, 0.1297, -1.8768], [-0.6172, 1.0036, -0.6060, -0.2432]]) >>> torch.max(a, 1) torch.return_types.max(values=tensor([0.8475, 1.1949, 1.5717, 1.0036]), indices=tensor([3, 0, 0, 1]))
- torch.max(input, other, *, out=None) Tensor
参见
torch.maximum()
。