Comprensión de la función antorcha antorcha.max () y antorcha.min ()

Understanding Torch Torch

  • Breve introducción

En el tipo de datos de tensor, la función max y min se usa para comparar el tamaño de dos datos de tensor, o el valor máximo tomado de los datos de tensor. Para el uso de la función max y min, se encuentran los siguientes escenarios:

Para tensorA y tensorB:



  1. torch.max (tensorA): devuelve el máximo del tensor.
  2. torch.mac (tensorA, dim): dim indica que la dimensión especificada, devuelve la dimensión especificada correspondiente al número máximo de subíndices y
  3. torch.max (tensorA, tensorB): elementos comparativos tensorA y tensorB relativamente grandes.
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X en el código anterior es un tensor de segundo orden 4 * 4:



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t.max (x) indica que los valores máximos extraídos de x: 15



t.max (x, 1) en cada fila representa el elemento más grande eliminado y devuelve su índice, la primera fila 3, el comportamiento de la segunda 3, tercera línea 11, cuarta línea 14Nota: t.max (x, 1) 1 representa una fila, una columna representa 0, porque aquí hay un ejemplo del tensor de segundo orden, solo las filas y columnas.

y entoncest.max (x, 1) en cada columna representa el elemento más grande eliminado, es decir, [12, 13, 14, 15].

.data devuelve solo la variable en la sección de datos (se eliminó la variable que contiene :).



.data.numpy () los datos en numpy ndarry.

] .Data.numpy (). Apriete () para eliminar las entradas de datos en la dimensión de 1 de salida.

torch.max (tensorA, tensorB) comparación de elementos y tensorB tensorA los elementos, que devuelve el valor más grande.

¿Si ese es el tercer pedido de dos hojas?

Debajo nos convertiremos en el tensor x 2 * 2 * 4, dos filas de cuatro que son bidimensionales.

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Desde la perspectiva de la salida,

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Si queremos eliminar cada dimensión en cada columna de los elementos más grandes de cómo hacerlo? Solo necesitamos especificar t.max (x, dim), dim = 2 se puede sacar de los vectores de columna.

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