torch.maxx
时间: 2023-12-02 19:37:34 浏览: 23
torch.maxx 是 PyTorch 中的一个函数,用于返回输入张量每行的最大值,并可以指定沿着哪一个维度进行计算。具体用法如下:
```python
torch.maxx(input, dim=None, keepdim=False, out=None) -> Tensor
```
其中,input 表示输入的张量;dim 表示进行计算的维度;keepdim 表示是否保留维度;out 表示输出的张量。
例如,对于一个大小为 (3, 4) 的张量,我们可以沿着第 1 个维度计算每行的最大值,代码如下:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 5, 3, 4],
[2, 6, 8, 0],
[7, 9, 4, 2]])
max_values, _ = torch.max(x, dim=1)
print(max_values) # tensor([5, 8, 9])
```
相关问题
torch.randn torch.rand
torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.randn函数用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的语法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,参数size表示生成随机数的维度大小,可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量,dtype参数用于指定输出的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定生成随机数的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。
torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下:
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
参数和功能与torch.randn函数相似,只是生成的随机数服从均匀分布。
torch.cat和torch.concat和torch.concatenate
`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数,用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名,也可以用于相同的目的。
这些函数的使用方法如下:
```python
import torch
# 沿着第0个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(3, 3)
z = torch.cat([x, y], dim=0) # 或者 torch.concat([x, y], dim=0)
# 沿着第1个维度拼接两个张量
x = torch.randn(2, 3)
y = torch.randn(2, 2)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1)
```
注意,`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数,而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。
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