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max找出tensor 的行或者列最大的值:
找出每行的最大值:
import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) print(torch.max(outputs.data,1))
输出:
(tensor([ 1., 2., 3.]), tensor([ 0, 0, 0]))
找出每列的最大值:
import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) print(torch.max(outputs.data,0))
输出结果:
(tensor([ 3.]), tensor([ 2]))
Tensor比较eq相等:
import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) targets=torch.FloatTensor([[0],[2],[3]]) print(targets.eq(outputs.data))
输出结果:
tensor([[ 0], [ 1], [ 1]], dtype=torch.uint8)
使用sum() 统计相等的个数:
import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) targets=torch.FloatTensor([[0],[2],[3]]) print(targets.eq(outputs.data).cpu().sum())
输出结果:
tensor(2)
补充知识:PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le
flyfish
torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le
以上全是简写
参数是input, other, out=None
逐元素比较input和other
返回是torch.BoolTensor
import torch a=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]]) print(torch.eq(a,b))#equals # tensor([[ True, True], # [False, False]]) print(torch.ne(a,b))#not equal to # tensor([[False, False], # [ True, True]]) print(torch.gt(a,b))#greater than # tensor([[False, False], # [False, True]]) print(torch.lt(a,b))#less than # tensor([[False, False], # [ True, False]]) print(torch.ge(a,b))#greater than or equal to # tensor([[ True, True], # [False, True]]) print(torch.le(a,b))#less than or equal to # tensor([[ True, True], # [ True, False]])
以上这篇pytorch 常用函数 max ,eq说明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。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2024年12月26日
2024年12月26日
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