torch不用torch.max和torc.argmax方法来找数组最大值
时间: 2023-08-07 18:30:12 浏览: 52
好的,下面是用 PyTorch 实现找出数组中最大值的代码,不使用 `torch.max` 和 `torch.argmax` 方法:
```python
import torch
def find_max(arr):
max_val = arr[0]
for i in range(1, len(arr)):
if arr[i] > max_val:
max_val = arr[i]
return max_val
# 测试
arr = torch.tensor([3, 2, 6, 1, 8])
max_val = find_max(arr)
print(max_val)
```
代码说明:
1. 首先将数组的第一个元素作为最大值。
2. 然后遍历整个数组,如果当前元素比最大值大,就将当前元素赋值给最大值。
3. 最后返回最大值。
希望这个例子能帮到你!
相关问题
torch.max和.argmax(dim=1有什么区别
`torch.max()`和`.argmax(dim=1)`都是PyTorch张量操作函数,用于在张量中找到最大值和最大值所在的索引。
`torch.max()`函数返回给定维度上的最大值以及最大值所在的索引。它的语法如下:
```python
torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
```
其中,`input`是输入张量,`dim`是要沿着哪个维度进行最大值的计算,`keepdim`用于保持输出张量的维度与输入张量相同,`out`用于指定输出张量的位置。
例如,假设有一个形状为`(3, 4)`的输入张量`x`,如果我们使用`torch.max(x, dim=1)`,它将返回一个包含每行最大值和最大值所在索引的元组。
`.argmax(dim=1)`方法返回给定维度上的最大值所在的索引。它的用法如下:
```python
torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) -> LongTensor
```
其中,`input`是输入张量,`dim`是要沿着哪个维度进行最大值索引的计算,`keepdim`用于保持输出张量的维度与输入张量相同。
例如,假设有一个形状为`(3, 4)`的输入张量`x`,如果我们使用`x.argmax(dim=1)`,它将返回一个形状为`(3,)`的张量,其中每个元素是每行最大值所在的索引。
因此,主要区别在于`torch.max()`返回最大值和最大值所在的索引,而`.argmax(dim=1)`仅返回最大值所在的索引。
希望这个解答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
torch.argmax.
torch.argmax函数是一个PyTorch库中的函数,用于在指定维度上返回张量中最大值的索引。可以用它来实现分类任务中的预测值计算,以及模型评估中的准确率计算等等。其函数定义如下:
```
torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)
```
其中,input是需要计算最大值索引的输入张量,dim表示需要沿着哪个维度计算最大值索引(默认是整个张量),keepdim表示是否保持维度大小(默认是False)。
例如,对于一个2*3的矩阵tensor,可以使用如下代码计算每行的最大值以及对应的索引:
```
import torch
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_val, max_idx = torch.max(tensor, dim=1)
print("max_val:", max_val) # 输出:max_val: tensor([3, 6])
print("max_idx:", max_idx) # 输出:max_idx: tensor([2, 2])
```