一、前言

這個(gè)方法跟上一篇文章的torch.max()方法非常類似，只不過(guò)一個(gè)是求最大值，一個(gè)是求平均值。在某些情況下，甚至可以代替下采樣中的最大池化和平均池化，所以說(shuō)，這兩個(gè)方法的用處還是蠻大的。

torch.max() <->torch.nn.MaxPool2d() torch.mean() <->torch.nn.MeanPool2d()

二、方法詳解

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

• input：輸入的張量
• dim：求最大值的維度，若dim = 0，則沿行求最大值；若dim=1，則沿列求最大值
• keepdim：輸出張量是否跟輸入張量的另一個(gè)維度相同
• return：返回輸出張量及索引值

三、案例

• 案例1

import torch x = torch.randn(3, 4) print(x) y = torch.max(x, dim=0, keepdim=False) print(y)

• 運(yùn)行結(jié)果x
  

• 運(yùn)行結(jié)果y
  

• 案例2

import torch x = torch.randn(3, 4) print(x) y = torch.max(x, dim=1, keepdim=False) print(y)

• 運(yùn)行結(jié)果x
  

• 運(yùn)行結(jié)果y
  

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch基础（十）----- torch.max()方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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