torch.max(input) → Tensor

返回输入tensor中所有元素的最大值

a = torch.randn(1, 3)
>>0.4729 -0.2266 -0.2085

torch.max(a)
>>0.4729
 

 

torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

按维度dim 返回最大值

torch.max)(a,0) 返回每一列中最大值的那个元素，且返回索引（返回最大元素在这一列的行索引）

a = torch.randn(3,3)
>>
0.2252 -0.0901 0.5663
-0.4694 0.8073 1.3596
0.1073 -0.7757 -0.8649

torch.max(a,0)
>>
(
0.2252
0.8073
1.3596
[torch.FloatTensor of size 3]
,
0
1
1
[torch.LongTensor of size 3]
)
torch.max(a,1) 返回每一行中最大值的那个元素，且返回其索引（返回最大元素在这一行的列索引）

a = torch.randn(3,3)
>>
0.2252 -0.0901 0.5663
-0.4694 0.8073 1.3596
0.1073 -0.7757 -0.8649

torch.max(a,1)
>>
(
0.5663
1.3596
0.1073
[torch.FloatTensor of size 3]
,
2
2
0
[torch.LongTensor of size 3]
)
torch.max()[0]， 只返回最大值的每个数

troch.max()[1]， 只返回最大值的每个索引

torch.max()[1].data 只返回variable中的数据部分（去掉Variable containing:）

torch.max()[1].data.numpy() 把数据转化成numpy ndarry

torch.max()[1].data.numpy().squeeze() 把数据条目中维度为1 的删除掉

torch.max(tensor1,tensor2) element-wise 比较tensor1 和tensor2 中的元素，返回较大的那个值
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