torch.argmax函数代码
时间: 2024-05-03 18:23:07 浏览: 14
以下是 PyTorch 中 torch.argmax 函数的示例代码:
```python
import torch
# 创建一个 2x3 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 沿着第 1 维度求最大值的索引
max_indices = torch.argmax(x, dim=1)
print(max_indices) # 输出: tensor([2, 2])
```
在上述代码中,我们首先使用 `torch.tensor` 函数创建了一个 2x3 的张量 `x`,然后使用 `torch.argmax` 函数沿着第 1 维度(即列)求出了每一行中的最大值的索引。最后,我们打印出了结果。
如果你想要了解更多关于 PyTorch 中的 `torch.argmax` 函数的信息,可以参考官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.argmax.html。
相关问题
torch.argmax()
torch()是一个PyTorch函数,用于找出张量中最大值所在的索引位置。它可以用于任意维度的输入张量。torch.argmax()的输出结果是一个LongTensor类型的张量,表示最大值的索引位置。
下面是使用torch.argmax()函数的示例代码:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.argmax(x)
```
在这个例子中,x是一个形状为(3, 4)的张量,torch.argmax(x)会返回x中最大元素的索引值。
如果你想在指定的维度上求最大值的索引,可以使用torch.argmax(input, dim)函数。dim参数指定了在哪个维度上进行最大值索引的计算。例如,如果你希望在第1维度上求最大值的索引,可以使用:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.argmax(x, dim=1)
```
这样会返回一个形状为(3,)的张量,其中每个元素表示对应行的最大值索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中torch.argmax()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125099214)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pytorch】torch.argmax 函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_44211968/article/details/128216020)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.argmax(pred[0])
这段代码的作用是返回张量`pred[0]`中最大值所在的索引。具体来说,`torch.argmax()`函数可以返回张量中最大值所在的索引,这个索引是一个标量(scalar),表示最大值在张量中的位置。在这里,`pred[0]`是一个张量,表示模型预测的结果,`torch.argmax(pred[0])`可以返回这个结果中最大值所在的索引,也就是模型预测的类别。
需要注意的是,在使用`torch.argmax()`函数时,可能需要指定`dim`参数来指定在哪个维度上进行求解。如果不指定`dim`参数,则默认在整个张量上进行求解。另外,如果最大值不唯一,则返回第一个最大值所在的索引。