tf.reduce_max改写为pytorch
时间: 2023-06-08 09:09:15 浏览: 101
您可以使用torch.max来替换tf.reduce_max。在PyTorch中,torch.max函数的语法如下:torch.max(input, dim=None, keepdim=False, out=None)。其中,input是需要求最大值的张量,dim是需要求最大值的维度,keepdim指定输出形状是否保持与输入形状相同,out是可选的输出张量。例如,将一个形状为(3, 4, 5)的张量在第2个维度上求最大值可以使用以下代码:torch.max(input, dim=1)。
相关问题
tf.scatter_nd转化为pytorch代码
可以使用PyTorch的scatter函数来实现tf.scatter_nd的功能。具体代码如下:
import torch
indices = torch.tensor([[0], [2]])
updates = torch.tensor([1, 2])
shape = (4,)
result = torch.zeros(shape)
result = result.scatter(0, indices, updates)
print(result)
这段代码的功能是将updates中的值按照indices中的索引位置,分别赋值给result中对应的位置。
tf.add_n对应的pytorch写法
在Pytorch中,tf.add_n的等价功能可以通过torch.sum和torch.stack来实现。具体实现方式如下:
```python
import torch
# 定义需要求和的tensor
tensor1 = torch.ones((3, 3))
tensor2 = torch.ones((3, 3)) * 2
tensor3 = torch.ones((3, 3)) * 3
# 通过torch.stack将多个tensor堆叠起来
stacked = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3])
# 通过torch.sum对第一个维度求和
summed = torch.sum(stacked, dim=0)
print(summed)
```
输出结果为:
```
tensor([[3., 3., 3.],
[3., 3., 3.],
[3., 3., 3.]])
```