pytorch求最大值的索引

使用PyTorch中的argmax函数可以求取最大值所在的索引。例如，在一个张量tensor中：

import torch

tensor = torch.tensor([1, 5, 3, 4, 2])
max_index = torch.argmax(tensor)
print(max_index)

这将输出3，表示tensor中最大值所在的索引为3。

相关问题

pytorch输出numarry最大值下标

在PyTorch中，如果你有一个张量（tensor）并且想要找出其中数值的最大值及其对应的索引，你可以使用`torch.argmax()`函数。这个函数返回的是第一个元素最大值的索引，如果你想获取所有最大值的索引，可以配合`torch.stack()`或者`torch.nonzero()`一起使用。

例如：

import torch

# 假设我们有一个一维张量 tensor
input_tensor = torch.tensor([3, 5, 1, 9, 2])

# 获取最大值的索引
max_index = torch.argmax(input_tensor)

print("最大值索引:", max_index.item())  # 输出：4，因为9是最大值，其索引是4

# 如果你想找到所有的最大值索引，可以这样做：
all_max_indices = torch.nonzero(input_tensor == input_tensor.max()).squeeze(1)
print("所有最大值索引:", all_max_indices.tolist())

pytorch，对一个24 * 96的张量，找出第一维度（长度96的那个维度）的24个最大值，并返回索引

在PyTorch中，你可以使用`torch.topk()`函数来找到张量中每个元素的最大值及其对应的索引。对于给定的第一维度（假设为第1维），我们可以这样操作：

# 假设我们有一个2D张量，大小为24 * 96
tensor_2d = torch.randn(24, 96)

# 使用torch.topk()函数找到每个96个元素中的最大值及其索引
max_values, max_indices = torch.topk(tensor_2d, k=24, dim=1)  # dim=1表示沿着第一个维度查找

# max_values是一个形状为(24, 24)的新张量，包含了每个96个元素的最大值
# max_indices是一个形状为(24, 24)的新张量，包含了对应的最大值的索引

# 注意，由于topk默认按降序排列，所以索引是从95到0递减的

如果你只想得到每个96个元素中的最大值，可以只取`max_values`部分：

# 取出最大值
max_values_only = max_values[:, :24]

这将返回一个形状为(24, 24)的新张量，其中只包含每个96个元素的最大值。