torch.amax

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

Возвращает максимальное значение каждого среза тензора input по указанному измерению (измерениям) dim.

Примечание

The difference between max/min and amax/amin is:

• amax/amin поддерживает редукцию по нескольким измерениям,
• amax/amin не возвращает индексы.

Обе операции amax/amin равномерно распределяют градиенты между равными значениями, если несколько элементов входных данных имеют одинаковое минимальное или максимальное значение.

For max/min:

• При редукции по всем измерениям (если dim не указан) градиенты равномерно распределяются между равными значениями max/min.
• При редукции по одной указанной оси градиент передаётся только индексированному элементу.

Если keepdim имеет значение True, выходной тензор имеет тот же размер, что и input, за исключением измерения (измерений) dim, размер которого равен 1. В противном случае dim сжимается (см. torch.squeeze()), в результате чего размерность выходного тензора уменьшается на 1 (или len(dim)).

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int или tuple из int, необязательно) – измерение или измерения для редукции. Если None, редукция выполняется по всем измерениям.
• keepdim (bool, необязательно) – следует ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> 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])