torch.max()

torch.max()是PyTorch中的一个函数，用于返回一个tensor中的最大值及其对应的索引。它的语法为：

torch.max(input, dim=None, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

其中，input是要计算最大值的tensor；dim参数是指定在哪个维度上进行计算最大值，默认情况下在整个tensor中计算；keepdim参数表示是否保留计算维度；out参数表示输出tensor。

函数的返回值是一个元组，第一个元素是最大值，第二个元素是最大值对应的索引。

相关问题

torch.max

`torch.max()` 是PyTorch中用来求张量或者指定维度上的最大值的函数。如果只传入一个张量，那么它将返回该张量的全局最大值和其对应的下标。如果传入一个张量和一个维度参数dim，那么它将在指定维度上求最大值。下面是一些示例代码：

import torch

# 示例1：求全局最大值
x = torch.randn(3, 4)
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 = torch.max(x, dim=1)
print(max_val.shape)    # 输出形状为(3, 5)
print(max_idx.shape)    # 输出形状为(3, 5)

在示例1中，我们首先生成了一个形状为(3, 4)的张量，然后使用`torch.max()`函数在第二个维度上求最大值，得到了每一行的最大值和其对应的下标。

在示例2中，我们生成了一个形状为(3, 4, 5)的张量，然后使用`torch.max()`函数在第一个维度上求最大值，得到了每个平面的最大值和其对应的下标。注意，最大值和下标的形状都是(3, 5)，因为我们在第一个维度上求最大值，所以该维度被消去了。

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的张量。当给定一个输入张量时，torch.max会返回该张量中的最大值。

例如，对于输入张量x，torch.max(x)将返回x中的最大值。

torch.maximum是一个逐元素的函数，用于计算两个输入张量中对应元素的最大值。它需要两个输入张量作为参数，并返回一个张量，其中每个元素都是对应位置上两个输入张量中的最大值。

例如，对于输入张量x和y，torch.maximum(x, y)将返回一个张量，其中每个元素都是x和y对应位置上的最大值。

简而言之，torch.max用于求一个张量中的最大值，而torch.maximum用于求两个张量中对应位置元素的最大值。