torch.max()与argmax的区别
时间: 2023-08-07 16:26:53 浏览: 61
torch.max()函数和argmax()函数都可以用于在张量中找到最大值,但是它们的返回值不同。
torch.max()返回的是输入张量中所有元素的最大值,以及该最大值在输入张量中的位置(即下标)。而argmax()函数则只返回输入张量中最大值所在的位置(即下标)。
举个例子,在一个形状为(3, 4)的输入张量中,torch.max()返回的是一个元组,第一个元素表示最大值,第二个元素表示最大值的下标。而argmax()函数则只返回最大值的下标。
另外,torch.max()函数还可以在指定维度上进行最大值计算,而argmax()函数只能在整个张量上进行计算。
相关问题
torch.softmax与argmax
在PyTorch中,torch.nn.functional.softmax和torch.softmax都是用于进行softmax操作的函数。
torch.nn.functional.softmax是torch中的一个函数,在torch.nn.functional模块中实现。它接受一个输入张量和一个可选的dim参数,用于指定在哪个维度上计算softmax,默认为最后一个维度。此函数返回一个与输入张量形状相同的张量,其中每个元素都是对应位置的输入元素经过softmax函数计算后的结果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch学习笔记 —— Softmax函数](https://blog.csdn.net/ProQianXiao/article/details/102893139)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.softmax()和torch.argmax()](https://blog.csdn.net/weixin_47516566/article/details/130247892)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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torch.nn.argmax()
torch.nn.argmax()函数是不存在的。在PyTorch中,没有torch.nn模块中的argmax()函数。然而,可以使用torch.argmax()函数来实现相同的功能。该函数接受张量作为输入,并返回指定维度上的最大值的索引。您可以通过指定dim参数来选择要减少的维度,从而计算该维度上的最大值的索引。例如,如果您有一个二维张量x,您可以使用torch.argmax(x, dim=0)来计算dim=0维度上的最大值的索引,使用torch.argmax(x, dim=1)来计算dim=1维度上的最大值的索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.argmax()函数](https://blog.csdn.net/qq_40507857/article/details/123357918)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [perturbations-differential-pytorch:在Pytorch中具有扰动的可微分优化器](https://download.csdn.net/download/weixin_42172204/16301724)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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