tensor二维张量在行上去最大值,argmax
时间: 2023-11-30 12:03:24 浏览: 38
如果你想在一个二维张量(比如一个矩阵)的行上找到最大值,并返回这个最大值所在的列的索引,可以使用PyTorch中的`argmax`函数。例如,假设我们有一个2x3的矩阵`x`:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
我们可以使用`argmax`函数来找到每行的最大值所在的列:
```
max_indices = torch.argmax(x, dim=1)
```
这将返回一个一维张量,包含两个元素,每个元素是对应行的最大值所在的列的索引。在这个例子中,`max_indices`应该是一个长度为2的一维张量,其中第一个元素是2(因为第一行的最大值是3,它在第二列),第二个元素是2(因为第二行的最大值是6,它在第三列)。
相关问题
怎么向一个二维张量里填入值
您可以使用循环来遍历二维张量的每个元素,并使用索引来填充每个元素。例如,使用Python中的numpy库,您可以使用以下代码向一个二维张量中填充值:
import numpy as np
# 创建一个3x3的二维张量
tensor = np.zeros((3, 3))
# 使用循环遍历每个元素,并填充值
for i in range(3):
for j in range(3):
tensor[i][j] = i + j
print(tensor)
输出:
[[0. 1. 2.]
[1. 2. 3.]
[2. 3. 4.]]
Tensor怎么定义一个二维张量
要定义一个二维张量,可以使用以下代码:
import torch
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
这将创建一个二维张量,其中包含值为1、2、3和4的四个元素。