pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

yipeiwu_com6年前Python基础

torch.max()

1.

torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值。

例如:

>>> si=torch.randn(4,5)
>>> print(si)
tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064],
    [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364],
    [-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088],
    [-0.8681, 0.1516, -0.7764, 0.8244, -1.2194]])

>>> print(torch.max(si))
tensor(2.0483)

2.

这个函数的参数中还有一个dim参数,使用方法为re = torch.max(Tensor,dim),返回的re为一个二维向量,其中re[0]为最大值的Tensor,re[1]为最大值对应的index的Tensor。

例如:

>>> print(torch.max(si,0)[0])
tensor([1.1659, 2.0483, 1.6847, 1.7610, 0.4364])

注意,Tensor的维度从0开始算起。在torch.max()中指定了dim之后,比如对于一个3x4x5的Tensor,指定dim为0后,得到的结果是维度为0的“每一行”对应位置求最大的那个值,此时输出的Tensor的维度是4x5.

对于简单的二维Tensor,如上面例子的这个4x5的Tensor。指定dim为0,则给出的结果是4行做比较之后的最大值;如果指定dim为1,则给出的结果是5列做比较之后的最大值,且此处做比较时是按照位置分别做比较,得到一个新的Tensor。

Tensor.view()

简单说就是一个把tensor 进行reshape的操作。

>>> a=torch.randn(3,4,5,7)
>>> b = a.view(1,-1)
>>> print(b.size())
torch.Size([1, 420])

其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420.

>>> d = a.view(a.size(0),a.size(1),-1)
>>> print(d.size())
torch.Size([3, 4, 35])

 

>>> e=a.view(4,-1,5)
>>> print(e.size())
torch.Size([4, 21, 5])

以上这篇pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

深入理解Python3中的http.client模块

http 模块简介 Python3 中的 http 包中含有几个用来开发 HTTP 协议的模块。 http.client 是一个底层的 HTTP 协议客户端,被更高层的 urlli...

Python实现字符串格式化输出的方法详解

本文实例讲述了Python实现字符串格式化输出的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: python属于强类型的语言,如果像java一样操作字符串和数字的“+”时,会出现TypeErro...

Python的print用法示例

Python 2.6中print不是函数,而是一个关键字,使用方式如下:复制代码 代码如下:print 1, 2  print 'a', 'b'  显示结果如下,用逗...

基于Django与ajax之间的json传输方法

前端使用ajax进行数据交互时: $.ajax({ cache: false, type: "POST", url: {% url ''%} data: $('#form')...

Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题示例

Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题示例

本文实例讲述了Python使用回溯法解决迷宫问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题 给定一个迷宫,入口已知。问是否有路径从入口到出口,若有则输出一条这样的路径。注意移动可以从上、下...