PyTorch-->torch.max()的用法

 

 

 

 PyTorch-->torch.max()的用法

 

 

　　 _, predited = torch.max(outputs,1)   # 此处表示返回一个元组中有两个值，但是对第一个不感兴趣

  • 返回的元组的第一个元素是image data，即是最大的值；第二个元素是label，即是最大的值对应的索引。由于我们只需要label（最大值的索引），所以有 _ , predicted这样的赋值语句，表示忽略第一个返回值，把它赋值给 _，即舍弃它。
  • 第2个参数1，是 the dimension to reduce，而不是去这个dimension上面找最大的值。

    　上述的a是一个4 * 4的TENSOR，所以dim=1指的是消除列这个维度，如何理解它的含义呢？ 

　　如果将上面的示例代码中的参数 keepdim=True加上，即torch.max(a,1,keepdim=True)，会发现返回的结果的第一个元素，即表示最大的值的那部分，是一个size=4*1的Tensor，也就是其实它是按照行来找最大值，所以得到的结果是4行；因为只找一个最大值，所以是1列，整个的size就是 4行 1 列。参数dim=1，相当于调用了 squeeze(1)这个操作，最后就得到结果是一个size为4的vector。

PyTorch-->torch.max()的用法

 

 

注：如果dim=0，则返回每列的最大值。

所以一定不要混淆！这里的dim是指的 the dimension to reduce！并不是在这个dimension上去返回最大值！！！

用 torch.argmax（）这个函数似乎更直观，更好理解一些。