torch.max keepdim
时间: 2023-10-12 21:56:22 浏览: 42
torch.max函数的keepdim参数是一个布尔值,用于指定是否在结果中保持输入张量的维度。当keepdim为True时,输出张量将具有与输入张量相同的维度,其中被减少的维度将具有大小为1。当keepdim为False时,输出张量将具有减少的维度。简而言之,keepdim参数用于控制结果张量的维度是否与输入张量相同。
例如,假设我们有一个形状为(2, 3)的输入张量:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
如果我们使用torch.max函数计算每行的最大值,并设置keepdim为True:
```
max_values, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
```
则输出张量max_values的形状将为(2, 1),其中每行的最大值将保持在一个单独的维度中:
```
tensor([[3],
[6]])
```
但是,如果我们将keepdim设置为False:
```
max_values, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=False)
```
则输出张量max_values的形状将为(2,),其中每行的最大值将被压缩到一维张量中:
```
tensor([3, 6])
```
因此,通过调整keepdim参数,我们可以灵活地控制结果张量的形状。
相关问题
torch.max()
torch.max()是PyTorch中的一个函数,用于计算张量中的最大值。它可以接受一个或多个张量作为输入,并返回一个包含输入张量中所有元素的最大值的张量。
torch.max()函数的语法如下:
```python
torch.max(input)
torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
torch.max(input, other, out=None) -> Tensor
```
其中,第一个形式的torch.max()函数用于返回输入张量中所有元素的最大值。
第二个形式的torch.max()函数用于在指定维度上计算输入张量的最大值。其中,dim参数表示在哪个维度上进行最大值的计算,默认为None,表示在整个张量上进行计算。keepdim参数表示是否保留维度,默认为False,表示不保留。如果设置为True,则在计算后输出的张量中会保留被计算的维度。out参数表示输出的张量。
第三个形式的torch.max()函数用于计算两个张量中每个位置的最大值。其中,input和other参数分别表示待比较的两个张量,out参数表示输出的张量。
下面是一个简单的例子:
```python
import torch
# 返回张量中所有元素的最大值
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
max_val = torch.max(a)
print(max_val) # 输出 5
# 在指定维度上计算张量的最大值
b = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
max_val, max_index = torch.max(b, dim=0)
print(max_val) # 输出 [5, 6]
print(max_index) # 输出 [2, 2]
# 计算两个张量中每个位置的最大值
c = torch.tensor([1, 3, 5])
d = torch.tensor([2, 4, 6])
max_val = torch.max(c, d)
print(max_val) # 输出 [2, 4, 6]
```
torch.max参数
torch.max函数是PyTorch中的一个函数,用于在张量中找到最大值。它的语法如下:
```python
torch.max(input, dim=None, keepdim=False, out=None) → Tensor
```
参数说明:
- input:输入张量。
- dim:可选参数,指定最大值要沿着哪个维度找。如果不指定,则返回输入张量中的全局最大值。
- keepdim:可选参数,指定是否保持输出张量的维度与输入张量相同。
- out:可选参数,指定输出张量。
返回值:
- 如果未指定dim,则返回输入张量的全局最大值。
- 如果指定了dim,则返回一个元组,包含两个张量,第一个张量是沿着指定维度的最大值,第二个张量是沿着指定维度的最大值的索引。
举例说明:
```python
import torch
# 全局最大值
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_value = torch.max(x)
print(max_value) # 输出tensor(6)
# 沿着指定维度找最大值
max_values, max_indices = torch.max(x, dim=1)
print(max_values) # 输出tensor([3, 6])
print(max_indices) # 输出tensor([2, 2])
```