.max(dim=1)[1]

时间: 2024-01-12 15:02:41 浏览: 138
.max(dim=1)表示在第1维度上求最大值，并返回最大值所在的索引。具体来说，在一个3维的tensor中，.max(dim=1)表示在第1维度上进行操作，比较每个子列表中的元素大小，并返回最大值所在的索引。例如，对于一个tensor a，可以通过a.max(dim=1)来获取每个子列表中的最大值所在的索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch笔记：维度dim的定义及其理解使用](https://blog.csdn.net/vincent_duan/article/details/120064420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [卷积神经网络——LeNet（pytorch实现）](https://blog.csdn.net/Pcl2001/article/details/124150775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13761162)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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def forward(self, x1, x2): x1 = x1.to(torch.float32) x2 = x2.to(torch.float32) channel1_conv1 = self.channel1_conv1(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv1 = torch.max(channel1_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv2 = self.channel1_conv2(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv2 = torch.max(channel1_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv3 = self.channel1_conv3(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv3 = torch.max(channel1_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv4 = self.channel1_conv4(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv4 = torch.max(channel1_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X1 = torch.cat([channel1_conv1, channel1_conv2, channel1_conv3, channel1_conv4], dim=1) channel2_conv1 = self.channel2_conv1(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv1 = torch.max(channel2_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv2 = self.channel2_conv2(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv2 = torch.max(channel2_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv3 = self.channel2_conv3(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv3 = torch.max(channel2_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv4 = self.channel2_conv4(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv4 = torch.max(channel2_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X2 = torch.cat([channel2_conv1, channel2_conv2, channel2_conv3, channel2_conv4], dim=1) X2 = torch.cat([X1, X2], dim=1) output = self.layer3(X2)

这个神经网络的具体结构是由一些卷积层、池化层和全连接层构成的，其中 channel1_conv1-4 和 channel2_conv1-4 是卷积层，layer3 是全连接层。这个神经网络的输入是两个通道的数据，通过卷积和池化操作后，将两个...

def __init__(self, state_dim, action_dim, M, N, K, power_t, device, max_action=1): super(Actor, self).__init__() hidden_dim = 1 if state_dim == 0 else 2 ** (state_dim - 1).bit_length() self.device = device self.M = M self.N = N self.K = K self.power_t = power_t # nn.Linear定义一个神经网络的线性层 self.l1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.l2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.l3 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(hidden_dim) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(hidden_dim) self.max_action = max_action

其中 state_dim 表示状态空间的维度，action_dim 表示动作空间的维度，M、N、K、power_t 为超参数，用于控制神经网络的结构和学习速率。max_action 则表示动作空间中最大的动作值。 在该类的初始化方法中，首先计算...

torch.stack dim=-1

torch.stack(dim=-1)是一个PyTorch函数，用于将多个张量在指定维度上堆叠在一起。在这个函数中，参数dim=-1表示在最后一个维度上进行堆叠。具体来说，它将多个张量按照指定维度的顺序在最后一个维度上进行拼接。 举...

channel1_conv1 = self.channel1_conv1(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv1 = torch.max(channel1_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1)

接下来，使用torch.max()函数对卷积操作得到的特征向量进行max pooling操作，然后使用unsqueeze(dim=1)将结果的第二个维度（即维度为1的维度）加上，使得最后得到的特征向量的维度为[batch_size, 1, hidden_...

torch.argmax dim=1 和axis

torch.argmax(dim=1)和axis的作用是一样的，都是在指定维度上取最大值的索引。在PyTorch中，dim是指定维度的参数，而在NumPy和Pandas中，axis是指定维度的参数。两者的用法类似，只是名称不同。例如，对于一个2维的...

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=4): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) # 利用1x1卷积代替全连接 self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

在该模块中，首先对输入特征图进行了平均池化和最大池化操作，然后将两个池化结果分别经过一个 1x1 卷积层和激活函数，并将它们相加得到最终的特征图。最后，通过一个 sigmoid 激活函数将特征图的像素值归一化到 [0,...

import torch import torch.nn as nn class TimeSeriesCNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(TimeSeriesCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = torch.flatten(x, start_dim=1) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 定义输入数据和标签 input_dim = 1 # 输入维度（时间序列的特征数） hidden_dim = 16 # 隐藏层维度 output_dim = 1 # 输出维度（预测的目标） seq_length = 10 # 时间序列的长度 # 创建模型实例 model = TimeSeriesCNN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 创建输入数据（batch_size=1） input_data = torch.randn(1, input_dim, seq_length) # 运行模型进行预测 output = model(input_data) # 打印预测结果 print(output)

如果条件1和条件2都需要满足才能执行一段代码，可以使用逻辑运算符&&，将两个条件连接起来，如下所示： if (条件1 && 条件2) { // 执行代码 } 这段代码会在条件1和条件2都满足时执行。注意，&&表示...

用tensorflow的layers.Layer模块改写 class SpatialAttention(nn.Module): def init(self): super(SpatialAttention, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, 3, padding = 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim = 1, keepdim = True) max_out, _ = torch.max(x, dim = 1, keepdim = True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim = 1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x)

max_out = tf.reduce_max(inputs, axis=1, keepdims=True) x = tf.concat([avg_out, max_out], axis=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) 在TensorFlow的layers.Layer模块中，我们使用__init__()...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这是一个基本的卷积神经网络模型，由两个卷积层...- return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)：使用log_softmax函数进行最终的输出，并指定dim参数为1，表示对第一个维度（即每个样本的输出）进行softmax操作。

解释一下这段python代码：class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, 2)#输入chanel数，输出卷积核个数（输出chanel数），卷积核大小，卷积核移动步长 self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 2) self.dropout1 = nn.Dropout(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) self.fc1 = nn.Linear(3136, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.dropout1(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output = F.log_softmax(x, dim=1) return output

在类的初始化方法中，通过super()函数调用父类的初始化方法，初始化了Net类，并创建了一个名为conv1的卷积层，该层的输入通道数为3，输出通道数为32，卷积核大小为3x3，步长为2。这个卷积层可以用于处理输入为3通道...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

(iids.unsqueeze(1) == topk10_iids).float().max(dim=1)[0]

这段代码的作用是将一个形状为 (batch_size, 10) 的 tensor topk10_iids 中的每个元素与一个形状为 (batch_size,) 的 tensor iids 中对应的元素相比较，如果相等则返回 1，否则返回 0。然后再取每行的最大值，...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, 3) self.fc1 = nn.Linear(20*10*10, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 10) def forward(self, x): in_size = x.size(0) result = self.conv1(x) result = F.relu(result) result = F.max_pool2d(result, 2, 2) result = self.conv2(result) result = F.relu(result) result = result.view(in_size, -1) result = self.fc1(result) result = F.relu(result) result = self.fc2(result) result = F.log_softmax(result, dim=1) return result

其中，nn.Conv2d()函数用于定义卷积层，nn.Linear()函数用于定义全连接层，F.relu()函数用于实现ReLU函数，F.max_pool2d()函数用于实现最大池化，F.log_softmax()函数用于实现LogSoftmax函数。在forward()函数中，...

(iids.unsqueeze(1) == topk10_iids).float().max(dim=1)[0].mean()

这行代码是对 topk10_iids 和 ...然后使用 .max(dim=1)[0] 得到每个样本中最大的值，即是否有任意一个 item 在 topk10_iids 中出现过，最后使用 .mean() 得到所有样本的平均值，即 top10 命中率（top-10 Hit Rate）。

class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

然后，使用Sigmoid激活函数对out进行处理，得到一个形状为(n, 1, 1, num_point)的张量input_attention_out。将input_attention_out与输入张量input相乘得到input_a。 接下来，计算input_a的绝对值的平均值，并将其...

def pred(self, data): self.data = data self.n_sample = data.shape[0] assert self.n_dim == data.shape[1], "Wrong dim size !" res = self.e_step() return res.argmax(axis=1)

这段代码是一个 Python 类的方法，用于进行模型的预测。具体来说，该方法接收一个数据集（data），并调用 e_step 方法进行预测。在进行预测之前，该方法会对输入的数据进行一些检查，包括检查数据的维度是否正确。...
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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理