文章目录

  • 一、一个参数时的 torch.max()
    • 1. 函数介绍
    • 2. 实例
  • 二、增加指定维度时的 torch.max()
    • 1. 函数介绍
    • 2. 实例
  • 三、两个输入张量时的 torch.max()
    • 1. 函数介绍
    • 2. 实例
  • 参考链接

一、一个参数时的 torch.max()

1. 函数介绍

torch.max(input)

参数:

  • input (Tensor) – 输入张量
  • 返回输入张量所有元素中的最大值。

2. 实例

import torch# 返回张量中的最大值a = torch.randn(2, 3)print(a)print(torch.max(a))

输出结果：

tensor([[ 0.0031, -0.5391, -0.9214],[-0.4647, -1.9750,0.6924]])tensor(0.6924)

二、增加指定维度时的 torch.max()

1. 函数介绍

torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor)

返回张量 input 在压缩指定维度 dim 时的最大值及其下标。

2. 实例

import torch# 返回张量在压缩指定维度时的最大值及其下标b = torch.randn(4, 4)print(b)print(torch.max(b, 0))# 指定0维，压缩0维，0维消失，也就是行消失，返回列最大值及其下标print(torch.max(b, 1))# 指定1维，压缩1维，1维消失，也就是列消失，返回行最大值及其下标

输出结果：

tensor([[-0.8862,0.3502,0.0223,0.6035],[-2.0135, -0.1346,2.0575,1.4203],[ 1.0107,0.9302, -0.1321,0.0704],[-1.4540, -0.4780,0.7016,0.3029]])torch.return_types.max(values=tensor([1.0107, 0.9302, 2.0575, 1.4203]),indices=tensor([2, 2, 1, 1]))torch.return_types.max(values=tensor([0.6035, 2.0575, 1.0107, 0.7016]),indices=tensor([3, 2, 0, 2]))

三、两个输入张量时的 torch.max()

1. 函数介绍

torch.max(input, other_input, out=None) → Tensor

返回两张量 input 和 other_input 在对应位置上的最大值形成的新张量。

2. 实例

import torch# 返回两张量对应位置上的最大值c = torch.randn(4,2)d = torch.randn(4,2)print(c)print(d)print(torch.max(c, d))

输出结果：

tensor([[ 0.6778,1.2714],[-0.9020, -1.3789],[ 0.8541,1.2193],[-0.8481, -0.8211]])tensor([[ 2.4616, -1.2502],[ 0.0173, -0.5501],[ 1.0224, -1.5892],[ 1.3325,0.2587]])tensor([[ 2.4616,1.2714],[ 0.0173, -0.5501],[ 1.0224,1.2193],[ 1.3325,0.2587]])

参考链接

  1. 详解 torch.max 函数