torch.amax

torch.amax(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

在給定維度 dim 下，返回 input 張量每個切片的最大值。

注意

max/min 和 amax/amin 之間的區別在於

• amax/amin 支援在多個維度上進行歸約，

• amax/amin 不返回索引。

當有多個輸入元素具有相同的最小或最大值時，amax/amin 會在這些值之間均勻分配梯度。

對於 max/min

• 如果對所有維度進行歸約（未指定 dim），則梯度會在相等的 max/min 值之間均勻分配。

• 如果在一指定的軸上進行歸約，則只傳播到索引的元素。

如果 keepdim 為 True，則輸出張量的大小與 input 相同，只有在 dim 維度上大小為 1。否則，dim 將被擠壓（參見 torch.squeeze()），導致輸出張量維度減少 1（或 len(dim)）個。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• dim (int 或 tuple of ints, optional) – 要規約的維度或維度。如果為 None，則規約所有維度。

• keepdim (bool, optional) – 輸出張量是否保留 dim。預設為 False。

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[ 0.8177,  1.4878, -0.2491,  0.9130],
        [-0.7158,  1.1775,  2.0992,  0.4817],
        [-0.0053,  0.0164, -1.3738, -0.0507],
        [ 1.9700,  1.1106, -1.0318, -1.0816]])
>>> torch.amax(a, 1)
tensor([1.4878, 2.0992, 0.0164, 1.9700])