pytorch中torch.max函式
torch.max(x,0)返回每一列中最大值的那個元素,且返回索引(返回最大元素在這一列的行索引)。torch.max(x,1)返回每一行中最大值的那個元素,且返回索引。
如下面程式輸出結果如圖:
x = torch.randn(5,5)
print(x)
print(torch.max(x,0))
print(torch.max(x,1))
相關推薦
pytorch中torch.max函式
技術標籤:pythonpytorch torch.max(x,0)返回每一列中最大值的那個元素,且返回索引(返回最大元素在這一列的行索引)。torch.max(x,1)返回每一行中最大值的那個元素,且返回索引。 如下面程式輸出結果如圖:
pytorch中torch.max和Tensor.view函式用法詳解
torch.max() 1. torch.max()簡單來說是返回一個tensor中的最大值。 例如: >>> si=torch.randn(4,5)
淺談pytorch中torch.max和F.softmax函式的維度解釋
在利用torch.max函式和F.Ssoftmax函式時,對應該設定什麼維度,總是有點懵,遂總結一下:
PyTorch 中 torch.matmul() 函式的文件詳解
官方文件 torch.matmul() 函式幾乎可以用於所有矩陣/向量相乘的情況,其乘法規則視參與乘法的兩個張量的維度而定。
PyTorch中torch.tensor與torch.Tensor的區別詳解
PyTorch最近幾年可謂大火。相比於TensorFlow,PyTorch對於Python初學者更為友好,更易上手。
pytorch 中 torch.no_grad()、requires_grad、eval()
requires_grad requires_grad=True 要求計算梯度; requires_grad=False 不要求計算梯度; 在pytorch中,tensor有一個 requires_grad引數,如果設定為True,則反向傳播時,該tensor就會自動求導。 tensor的requires_
pytorch中的add_module函式
現只講在自定義網路中add_module的作用。 總結: 在自定義網路的時候,由於自定義變數不是Module型別(例如,我們用List封裝了幾個網路),所以pytorch不會自動註冊網路模組。add_module函式用來為網路新增模組的,所
torch.max()函式
一、_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那麼,這裡的 下劃線_ 表示什麼意思? 首先,torch.max()這個函式返回的是兩個值,第一個值是具體的value(我們用下劃線_表示),第二個值是value所在的index(也就是
pytorch中的squeeze函式、unsqueeze函式
1、 squeeze()函式 去除size為1的維度,包括行和列 至於維度大於等於2時,squeeze()不起作用
PyTorch中topk函式的用法詳解
聽名字就知道這個函式是用來求tensor中某個dim的前k大或者前k小的值以及對應的index。
pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函式詳解
tensor.expend()函式 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> print(a.size())
Pytorch中index_select() 函式的實現理解
函式形式: index_select( dim,index ) 引數: dim:表示從第幾維挑選資料,型別為int值;
pytorch 中pad函式toch.nn.functional.pad()的用法
padding操作是給影象外圍加畫素點。 為了實際說明操作過程,這裡我們使用一張實際的圖片來做一下處理。
淺談Pytorch中的自動求導函式backward()所需引數的含義
正常來說backward( )函式是要傳入引數的,一直沒弄明白backward需要傳入的引數具體含義,但是沒關係,生命在與折騰,咱們來折騰一下,嘿嘿。
torch 中的損失函式
NLLLoss 和 CrossEntropyLoss 在圖片單標籤分類時,輸入m張圖片,輸出一個mN的Tensor,其中N是分類個數。比如輸入3張圖片,分三類,最後的輸出是一個33的Tensor
Pytorch學習筆記14----pytorch中資料形狀變換函式使用:view函式
1.View函式 把原先tensor中的資料按照行優先的順序排成一個一維的資料(這裡應該是因為要求地址是連續儲存的),然後按照引數組合成其他維度的tensor。比如說是不管你原先的資料是[[[1,2,3],[4,5,6]]]還是[1,2,3,4,
交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函式
參考連結: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032
Pytorch和numpy中的max操作
1.np.max 返回numpy陣列中的最大值,預設axis為None,此時返回所有元素中的最大值,若進行初始化,則選擇axis維度下的最值,例如對於矩陣來說,axis=0表示列最大值,axis=1表示行最大值
詳解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函式介紹
squeeze的用法主要就是對資料的維度進行壓縮或者解壓。 先看torch.squeeze() 這個函式主要對資料的維度進行壓縮,去掉維數為1的的維度,比如是一行或者一列這種,一個一行三列(1,3)的數去掉第一個維數為一的維度之
torch 中的max()與min()
torch.max()表示取整個資料中的最大值,torch.min()表示取整個資料的最小值 numpy.max()表示取整個資料的最大值,numpy.min()表示去整個資料的最小值,numpy.maximum(x,y)表示取x,y中對應元素中的最大者,numpy.mini