torch 0-1放缩到0-255
时间: 2023-03-30 18:01:19 浏览: 159
可以使用以下代码将torch张量从-1放缩到-255:
```
tensor = tensor * 255.
tensor = tensor.clamp(, 255)
tensor = tensor.round()
```
其中,`tensor`是需要放缩的张量。
相关问题
torch 按行缩放到0-1
可以使用torch.min()和torch.max()函数来获取张量的最小值和最大值,然后使用torch.sub()和torch.div()函数来进行按行缩放到-1的操作。具体实现可以参考以下代码:
```
import torch
# 创建一个3x3的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float32)
# 获取张量的最小值和最大值
min_val = torch.min(x, dim=1)[]
max_val = torch.max(x, dim=1)[]
# 按行缩放到-1
x = torch.div(torch.sub(x, min_val.unsqueeze(1)), max_val.unsqueeze(1) - min_val.unsqueeze(1))
print(x)
```
输出结果为:
```
tensor([[.000, .500, 1.000],
[.000, .500, 1.000],
[.000, .500, 1.000]])
```
torch.max -1
在pyTorch中,torch.max函数是用于获取张量中沿着指定轴的最大值的函数。其中,参数dim或者-1表示对张量的最后一个维度进行操作。具体来说,当dim=None或dim=0时,操作的是整个张量;当dim=1时,操作的是每一行;当dim=-1时,操作的是每一个样本或者每一个通道。因此,torch.max -1表示获取张量中每个样本或通道的最大值。
该函数的返回值包含两个张量,第一个张量是对应最大值的张量,第二个张量是对应最大值的索引。如果只需要获取最大值的张量,可以只接收出返回值中的第一个张量:torch.max(input, dim=-1)[0]。
torch.max函数在计算机视觉领域的深度学习中经常被使用到,比如用于计算图像分类任务的卷积神经网络中,可以使用torch.max函数获取每一个通道的最大值作为该通道的输出;在目标检测任务中,可以使用torch.max函数获取每一个样本对应的最大分类得分作为该样本的分类结果。