pytorch中torch.max和Tensor.view函數(shù)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)
>>> print(si)
tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064],
[-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364],
[-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088],
[-0.8681, 0.1516, -0.7764, 0.8244, -1.2194]])
>>> print(torch.max(si))
tensor(2.0483)
2.
這個函數(shù)的參數(shù)中還有一個dim參數(shù)，使用方法為re = torch.max(Tensor,dim),返回的re為一個二維向量，其中re[0]為最大值的Tensor，re[1]為最大值對應(yīng)的index的Tensor。
例如：
>>> print(torch.max(si,0)[0]) tensor([1.1659, 2.0483, 1.6847, 1.7610, 0.4364])
注意，Tensor的維度從0開始算起。在torch.max()中指定了dim之后，比如對于一個3x4x5的Tensor，指定dim為0后，得到的結(jié)果是維度為0的“每一行”對應(yīng)位置求最大的那個值，此時輸出的Tensor的維度是4x5.
對于簡單的二維Tensor，如上面例子的這個4x5的Tensor。指定dim為0，則給出的結(jié)果是4行做比較之后的最大值；如果指定dim為1，則給出的結(jié)果是5列做比較之后的最大值，且此處做比較時是按照位置分別做比較，得到一個新的Tensor。
Tensor.view()
簡單說就是一個把tensor 進(jìn)行reshape的操作。
>>> a=torch.randn(3,4,5,7) >>> b = a.view(1,-1) >>> print(b.size()) torch.Size([1, 420])
其中參數(shù)-1表示剩下的值的個數(shù)一起構(gòu)成一個維度。如上例中，第一個參數(shù)1將第一個維度的大小設(shè)定成1，后一個-1就是說第二個維度的大小=元素總數(shù)目/第一個維度的大小，此例中為3*4*5*7/1=420.
>>> d = a.view(a.size(0),a.size(1),-1) >>> print(d.size()) torch.Size([3, 4, 35]) >>> e=a.view(4,-1,5) >>> print(e.size()) torch.Size([4, 21, 5])
以上這篇pytorch中torch.max和Tensor.view函數(shù)用法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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