argmax 和max 有什么区别
时间: 2024-06-17 18:05:23 浏览: 16
argmax和max都是常用的数学函数,它们的区别在于返回值不同。
max函数会返回一组数中的最大值,而argmax函数会返回一组数中最大值的索引位置。
举个例子,假设有一个列表[1, 5, 3, 9, 2],则max函数会返回9,而argmax函数会返回3,因为9在这个列表中的索引位置是3。
总结来说,max函数返回最大值本身,而argmax函数返回最大值所在的位置。
相关问题
argmax a 和max a 有什么区别
argmax a 和max a 都是用来寻找数组a中的最大值的方法,但是它们的返回结果不同。其中,max a 返回的是数组a中的最大值,而argmax a 返回的是数组a中最大值所在的索引位置。简单来说,max a 返回最大值本身,而argmax a 返回最大值在数组中的位置。
举个例子,如果我们有一个数组a=[5, 3, 7, 2, 8],那么max a 的返回值为8,而argmax a 的返回值为4,因为8在数组中的索引位置为4。
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。
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