See ajaveeb näitab PyTorchis meetodi „torch.argmax()” kasutamise näidet.
Kuidas kasutada PyTorchis meetodit 'torch.argmax()'?
Meetod “torch.argmax()” võtab sisendiks mis tahes 1D või 2D tensori ja tagastab tensori, mis sisaldab antud mõõtme maksimumväärtuste indekseid/indekseid.
Meetodi 'torch.argmax()' süntaks on toodud allpool:
tõrvik. argmax ( < sisend_tensor > )
Selle meetodi kasutamiseks PyTorchis lugege paremaks mõistmiseks läbi järgmised näited.
Näide 1: Kasutage 1D Tensoriga meetodit 'torch.argmax()'.
Esimeses näites loome 1D-tensori ja kasutame sellega meetodit “torch.argmax()”. Järgime allolevat samm-sammult protseduuri:
1. samm: importige PyTorchi teek
Esiteks importige ' tõrvik ” teek, et kasutada meetodit „torch.argmax()”:
importida tõrvik2. samm: looge 1D-tensor
Seejärel looge 1D-tensor ja printige selle elemendid. Siin loome järgmise ' Kümned1 ' tensor loendist, kasutades ' tõrvik.tensor() ” funktsioon:
Kümned1 = tõrvik. tensor ( [ 5 , 0 , - 8 , 1 , 9 , 7 ] )
printida ( Kümned1 )
See on loonud 1D-tensori, nagu allpool näha:
3. samm: leidke maksimaalse väärtuse indeksid
Nüüd kasutage ' torch.argmax() funktsioon, et leida loendis '' maksimaalse väärtuse indeks/indeksid Kümned1 ” tensor:
T1_ind = tõrvik. argmax ( Kümned1 )4. samm: printige maksimaalse väärtuse indeks
Lõpuks kuvage sisendtensoris maksimaalse väärtuse indeks:
printida ( 'Indeksid:' , T1_ind )Allolev väljund näitab maksimaalse väärtuse indeksit ' Kümned1 ' tensor, st 4. See tähendab, et tensori kõrgeim väärtus on 4. indeksi juures, mis on ' 9 ”:
Näide 2: Kasutage 2D Tensoriga meetodit 'torch.argmax()'.
Teises näites loome 2D-tensori ja kasutame sellega meetodit “torch.argmax()”. Järgime esitatud samme:
1. samm: importige PyTorchi teek
Esiteks importige ' tõrvik ” teek, et kasutada meetodit „torch.argmax()”:
importida tõrvik2. samm: looge 2D-tensor
Seejärel kasutage ' tõrvik.tensor() ” funktsioon 2D-tensori loomiseks ja selle elementide printimiseks. Siin loome järgmise ' Kümned2 '2D tensor:
Kümned2 = tõrvik. tensor ( [ [ 4 , 1 , - 7 ] , [ viisteist , 6 , 0 ] , [ - 7 , 9 , 2 ] ] )printida ( Kümned2 )
See on loonud 2D-tensori, nagu allpool näha:
3. samm: leidke maksimaalse väärtuse indeksid
Nüüd leidke jaotisest ' Kümned2 'tensor, kasutades ' torch.argmax() ” funktsioon:
T2_ind = tõrvik. argmax ( Kümned2 )4. samm: printige maksimaalse väärtuse indeks
Lõpuks kuvage sisendtensoris maksimaalse väärtuse indeks:
printida ( 'Indeksid:' , T2_ind )Vastavalt allolevale väljundile on maksimaalse väärtuse indeks ' Kümned2 ' tensor on '3'. See tähendab, et tensori kõrgeim väärtus on 3. indeksi juures, mis on ' viisteist ”:
5. samm: leidke veergude äärest maksimaalse väärtuse indeksid
Lisaks saavad kasutajad leida ka maksimumväärtuste indeksid/indeksid iga tensori veeru juurest. Näiteks võime kasutada ' hämar = 0 ” argument funktsiooniga „torch.argmax()”. See leiab maksimaalsete väärtuste indeksid veergudest Kümned2 ” tensor ja prindib seejärel need indeksid:
col_index = tõrvik. argmax ( Kümned2 , hämar = 0 )printida ( 'Indeksid veergudes:' , col_index )
Allolev väljund näitab maksimaalsete väärtuste indekseid tensori igas veerus:
6. samm: leidke ridade järgi maksimaalse väärtuse indeksid
Samamoodi saavad kasutajad leida ka maksimumväärtuste indeksid/indeksid iga tensori real. Näiteks kasutage ' hämar = 1 ” argument funktsiooniga „torch.argmax()”, et leida tensori „Tens2” ridade järgi maksimaalsete väärtuste indeksid ja seejärel need indeksid printida:
rida_indeks = tõrvik. argmax ( Kümned2 , hämar = 1 )printida ( 'Indeksid ridades:' , rida_indeks )
Maksimaalse väärtuse indeksid 'Tens2' tensori igal real on näha allpool:
Oleme tõhusalt selgitanud PyTorchis meetodi „torch.argmax()” kasutamise meetodit.
Märge : meie Google Colabi märkmikule pääsete juurde siit link .
Järeldus
PyTorchis meetodi „torch.argmax()” kasutamiseks importige esmalt tõrvik ” raamatukogu. Seejärel looge soovitud 1D või 2D tensor ja vaadake selle elemente. Järgmisena kasutage ' torch.argmax() ” meetod tensori maksimumväärtuste indeksite/indeksite leidmiseks/arvutamiseks. Lisaks saavad kasutajad leida maksimaalse väärtuse indeksid iga tensori rea või veeru tagant, kasutades ' hämar ” argument. Lõpuks kuvage sisendtensoris maksimaalse väärtuse indeks. See ajaveeb on näide PyTorchis meetodi „torch.argmax()” kasutamiseks.