c = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(torch.max(c, dim=0)) print(torch.min(c, dim=0))

这段代码使用了PyTorch库，创建了一个2x2的张量c，并使用torch.max和torch.min函数分别返回c张量在dim=0维度上的最大值和最小值。具体输出结果如下所示：

torch.return_types.max(
values=tensor([3, 4]),
indices=tensor([1, 1])
)
torch.return_types.min(
values=tensor([1, 2]),
indices=tensor([0, 0])
)

其中，torch.max返回了一个元组，第一个元素是dim=0维度上的最大值，第二个元素是最大值对应的索引。torch.min同理。

相关问题

c = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(torch.max(c, dim=0)) print(torch.min(a, dim=0))

这段代码存在问题，因为变量 a 没有定义。假设你想使用变量 c 进行计算，那么以下是正确的代码：

import torch

c = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(torch.max(c, dim=0))
print(torch.min(c, dim=0))

这段代码的作用是找到张量 c 在每一列上的最大值和最小值。`torch.max(c, dim=0)` 返回一个元组，包含两个张量，第一个张量是每一列上的最大值，第二个张量是每个最大值所在的行索引。`torch.min(c, dim=0)` 的返回值同理，只不过是每一列上的最小值和所在行索引。

def translate(sentence): global en_word_2_index,model,device,ch_word_2_index,ch_index_2_word en_index = torch.tensor([[en_word_2_index[i] for i in sentence]],device=device) result = [] encoder_hidden = model.encoder(en_index) decoder_input = torch.tensor([[ch_word_2_index["<BOS>"]]],device=device) decoder_hidden = encoder_hidden while True: decoder_output,decoder_hidden = model.decoder(decoder_input,decoder_hidden) pre = model.classifier(decoder_output) w_index = int(torch.argmax(pre,dim=-1)) word = ch_index_2_word[w_index] if word == "<EOS>" or len(result) > 50: break result.append(word) decoder_input = torch.tensor([[w_index]],device=device) print("译文: ","".join(result))解释每行代码的含义

1. `def translate(sentence):` 声明一个名为 `translate` 的函数，并传入一个参数 `sentence`。
2. `global en_word_2_index,model,device,ch_word_2_index,ch_index_2_word` 表示这些变量是全局变量，可以在函数内部使用，而不需要重新声明。
3. `en_index = torch.tensor([[en_word_2_index[i] for i in sentence]],device=device)` 把输入的英文句子 `sentence` 转换成英文单词的索引序列，并使用 `torch.tensor` 函数将其转换成一个张量，存储在 `en_index` 变量中。
4. `result = []` 声明一个空列表 `result`，用于存储翻译结果。
5. `encoder_hidden = model.encoder(en_index)` 使用 `model` 中的 `encoder` 模块对输入的英文单词索引序列进行编码，得到一个表示整个句子的隐藏状态 `encoder_hidden`。
6. `decoder_input = torch.tensor([[ch_word_2_index["<BOS>"]]],device=device)` 将中文句子的起始符号 `<BOS>` 转换成中文单词的索引，并使用 `torch.tensor` 函数将其转换成一个张量，存储在 `decoder_input` 变量中。
7. `decoder_hidden = encoder_hidden` 将 `decoder_hidden` 初始化为 `encoder_hidden`，表示解码器的初始状态与编码器的最终状态相同。
8. `while True:` 进入一个无限循环，直到满足 `word == "<EOS>" or len(result) > 50` 的条件才跳出循环。
9. `decoder_output,decoder_hidden = model.decoder(decoder_input,decoder_hidden)` 使用 `model` 中的 `decoder` 模块对输入的中文单词索引序列进行解码，并得到一个表示当前解码器状态的隐藏状态 `decoder_hidden` 和一个表示当前预测输出的张量 `decoder_output`。
10. `pre = model.classifier(decoder_output)` 使用 `model` 中的 `classifier` 模块对当前预测输出的张量 `decoder_output` 进行分类预测，得到一个表示每个中文单词的概率分布 `pre`。
11. `w_index = int(torch.argmax(pre,dim=-1))` 选择概率最大的中文单词的索引 `w_index`。
12. `word = ch_index_2_word[w_index]` 将中文单词的索引 `w_index` 转换成中文单词 `word`。
13. `if word == "<EOS>" or len(result) > 50: break` 如果当前预测输出的中文单词是结束符 `<EOS>`，或者已经翻译了50个中文单词，就跳出循环。
14. `result.append(word)` 把当前预测输出的中文单词加入到结果列表 `result` 中。
15. `decoder_input = torch.tensor([[w_index]],device=device)` 将当前预测输出的中文单词的索引 `w_index` 转换成一个张量 `decoder_input`，作为下一次解码器的输入。
16. `print("译文: ","".join(result))` 输出翻译结果，把结果列表中的所有中文单词拼接成一个字符串，并加上前缀 `"译文: "`。