torch.max(,1)

时间: 2023-09-02 21:07:23 浏览: 122
torch.max(input, dim)函数是一个PyTorch中的函数，它可以用来计算一个张量中沿着指定维度的最大值。在这个函数中，输入参数input是一个张量，而dim是一个整数，表示要沿着哪个维度计算最大值。函数的返回值是一个元组，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最大值的索引。 例如，如果我们有一个形状为(4, 5)的张量si，我们可以使用torch.max(si, 1)计算si沿着第1个维度的最大值。这将返回一个元组，其中第一个张量包含了每行的最大值，第二个张量包含了每行最大值的索引。请注意，索引是从0开始计数的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [torch.max()语法、用法以及例子](https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/109229154)[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: 33.333333333333336%"] - *2* [torch.max](https://blog.csdn.net/weixin_30914981/article/details/99645159)[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: 33.333333333333336%"] - *3* [pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13761162)[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: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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torch.max和torch.maximum的区别

torch.max和torch.maximum是PyTorch中用于求最大值的函数，但它们有一些区别。 torch.max是一个函数，可以用来计算给定输入张量中的最大值。它可以接受多个输入张量作为参数，并返回一个包含这些张量中元素的最大值...

def forward(self, x1, x2): x1 = x1.to(torch.float32) x2 = x2.to(torch.float32) channel1_conv1 = self.channel1_conv1(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv1 = torch.max(channel1_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv2 = self.channel1_conv2(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv2 = torch.max(channel1_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv3 = self.channel1_conv3(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv3 = torch.max(channel1_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel1_conv4 = self.channel1_conv4(x1).squeeze(dim=2) channel1_conv4 = torch.max(channel1_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X1 = torch.cat([channel1_conv1, channel1_conv2, channel1_conv3, channel1_conv4], dim=1) channel2_conv1 = self.channel2_conv1(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv1 = torch.max(channel2_conv1, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv2 = self.channel2_conv2(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv2 = torch.max(channel2_conv2, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv3 = self.channel2_conv3(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv3 = torch.max(channel2_conv3, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) channel2_conv4 = self.channel2_conv4(x2).squeeze(dim=2) channel2_conv4 = torch.max(channel2_conv4, dim=1)[0].unsqueeze(dim=1) X2 = torch.cat([channel2_conv1, channel2_conv2, channel2_conv3, channel2_conv4], dim=1) X2 = torch.cat([X1, X2], dim=1) output = self.layer3(X2)

这个神经网络的具体结构是由两个通道的卷积层、池化层和全连接层构成的，其中 channel1_conv1-4 和 channel2_conv1-4 是卷积层，layer3 是全连接层。在前向传播过程中，先对两个通道的数据进行卷积和池化操作，然后...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

torch.cat((torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x, 1).unsqueeze(1)), dim=1)

其中，torch.max(x, 1)[0]表示在张量x的第1个维度上取最大值，并通过unsqueeze(1)函数在第1个维度上增加一个维度。同样地，torch.mean(x, 1)表示在张量x的第1个维度上取平均值，并通过unsqueeze(1)函数在第1个维度上...

return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1 )什么意思

这行代码是将一个张量 x 沿着第一维度执行 max 操作，获取每个子列表中的最大值，再通过 unsqueeze 在第二个维度增加一个维度，变成二维张量。然后再执行 mean 操作，获取每个子列表的平均值，同样通过 unsqueeze 在...

class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.conv3=nn.Conv2d(16,32,5) self.fc1 = nn.Linear(32 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) x = torch.max_pool2d(x, 2) x = torch.relu(self.conv2(x)) x = torch.max_pool2d(x, 2) x = torch.relu(self.conv3(x)) x = torch.max_pool2d(x, 2) x = x.view(x.size(0), -1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

这是一个使用 PyTorch 实现的 LeNet5 模型。LeNet5 是一个经典的卷积神经网络模型，用于识别手写...其中，Conv2d 表示卷积层，Linear 表示全连接层，ReLU 表示激活函数，max_pool2d 表示池化层，view 表示将张量变形。

return torch.cat((torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1),torch.mean(x,1).unsqueeze(1)),dim=1)解释这行代码

- torch.max(x, 1)[0] 表示在输入张量 x 的第 1 维度上进行最大池化，得到每个样本的最大值，并且返回一个形状为 (batch_size,) 的张量。 - unsqueeze(1) 操作将形状为 (batch_size,) 的张量在第 1 维度上增加一维，...

torch.max

max_val, max_idx = torch.max(x, dim=1) print(max_val) # 输出每一行的最大值 print(max_idx) # 输出每一行最大值所在的列下标 # 示例2：在指定维度上求最大值 x = torch.randn(3, 4, 5) max_val, max_idx = ...

def forward(self, x): return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1)

具体来说，torch.max(x, 1) 返回每行中的最大值及其索引，然后使用 unsqueeze(1) 将其转换为列向量；torch.mean(x, 1) 返回每行的平均值，并使用 unsqueeze(1) 将其转换为列向量。最后使用 torch.cat 将这两个张量...

torch.max.item

torch.max.item 是 PyTorch 中的一个函数，用于返回一个张量中的最大值，并将其转换为标量（单个值）。这个函数通常用于获取张量中的最大值，并将其用于计算或其他操作。你可以将一个张量作为参数传递给 torch.max....

torch.max -1

因此，torch.max -1表示获取张量中每个样本或通道的最大值。 该函数的返回值包含两个张量，第一个张量是对应最大值的张量，第二个张量是对应最大值的索引。如果只需要获取最大值的张量，可以只接收出返回值中的第一...

torch.max使用

torch.max 是 PyTorch 中的一个函数，用于沿着指定的维度计算tensor中的最大值。 使用方法： torch.max(input, dim=None, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 参数说明： - input：...

torch.max函数

values, indices = torch.max(x, dim=1) 该函数将返回一个形状为 (3,) 的张量 values，其中包含每一行的最大值，以及一个形状为 (3,) 的张量 indices，其中包含每一行最大值的索引。 注意：当不指定参数 dim ...

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。...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])

torch.max keepdim

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： ...

torch.max详解

max_value, max_indices = torch.max(x, dim=1) print(max_value) # tensor([3, 6]) print(max_indices) # tensor([2, 2]) 在上面的示例中，函数torch.max对输入张量x进行了计算，指定dim=1，则沿第1维度进行...

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