pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解
torch.max()
1.
torch.max()简单来说是返回一个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.
这个函数的参数中还有一个dim参数，使用方法为re=torch.max(Tensor,dim),返回的re为一个二维向量，其中re[0]为最大值的Tensor，re[1]为最大值对应的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的维度从0开始算起。在torch.max()中指定了dim之后，比如对于一个3x4x5的Tensor，指定dim为0后，得到的结果是维度为0的“每一行”对应位置求最大的那个值，此时输出的Tensor的维度是4x5.
对于简单的二维Tensor，如上面例子的这个4x5的Tensor。指定dim为0，则给出的结果是4行做比较之后的最大值；如果指定dim为1，则给出的结果是5列做比较之后的最大值，且此处做比较时是按照位置分别做比较，得到一个新的Tensor。
Tensor.view()
简单说就是一个把tensor进行reshape的操作。
>>>a=torch.randn(3,4,5,7) >>>b=a.view(1,-1) >>>print(b.size()) torch.Size([1,420])
其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。如上例中，第一个参数1将第一个维度的大小设定成1，后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小，此例中为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])
以上这篇pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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