torch.max

torch.max(input) → Tensor

Возвращает максимальное значение всех элементов в тензоре input.

Предупреждение

Эта функция генерирует детерминированные (под)градиенты в отличие от max(dim=0)

Параметры:

input (Тензор) – входной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.6763,  0.7445, -2.2369]])
>>> torch.max(a)
tensor(0.7445)

torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

Возвращает именованную кортеж (values, indices), где values — максимальное значение каждого ряда тензора input в заданном измерении dim. И indices — позиция индекса каждого найденного максимального значения (argmax).

Если keepdim равно True, выходные тензоры имеют тот же размер, что и input, за исключением измерения dim, где их размер равен 1. В противном случае dim сжимается (см. torch.squeeze()), что приводит к тому, что выходные тензоры имеют на 1 меньше размерность, чем input.

Примечание

Если в строке несколько максимальных значений, возвращаются индексы первого максимального значения.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int) – измерение для уменьшения.
• keepdim (bool) – сохраняется ли размерность выходного тензора. Значение по умолчанию: False.

Ключевые аргументы:

out (кортеж, необязательно) – кортеж результатов из двух выходных тензоров (max, max_indices)

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-1.2360, -0.2942, -0.1222,  0.8475],
        [ 1.1949, -1.1127, -2.2379, -0.6702],
        [ 1.5717, -0.9207,  0.1297, -1.8768],
        [-0.6172,  1.0036, -0.6060, -0.2432]])
>>> torch.max(a, 1)
torch.return_types.max(values=tensor([0.8475, 1.1949, 1.5717, 1.0036]), indices=tensor([3, 0, 0, 1]))

torch.max(input, other, *, out=None) → Тензор

См. torch.maximum().