快捷方式

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 diminput 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 keepdimTrue,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
  • input (Tensor) – 输入张量。

  • dim (int) – 要缩减的维度。

  • keepdim (bool) – 输出张量是否保留 dim。默认值:False

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()

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