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PyTorch中torch.argmax函數(shù)的使用

 更新時(shí)間:2025年05月13日 10:09:37   作者:Code_Geo  
torch.argmax 是一個(gè)高效的工具,廣泛應(yīng)用于分類模型預(yù)測、指標(biāo)計(jì)算等場景,下面就來介紹一下PyTorch中torch.argmax函數(shù)的使用,感興趣的可以了解一下

torch.argmax 是 PyTorch 中的一個(gè)函數(shù),用于返回輸入張量中最大值所在的索引。其作用與數(shù)學(xué)中的 ?argmax 概念一致,即找到某個(gè)函數(shù)在指定范圍內(nèi)取得最大值時(shí)的參數(shù)(位置索引

函數(shù)定義

torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)
  • ?輸入:
    • input:輸入張量。
    • dim(可選):指定沿哪個(gè)維度查找最大值。如果為 None,則在整個(gè)張量中查找。
    • keepdim(可選):是否保持輸出張量的維度與輸入一致(默認(rèn)為 False)。
  • ?輸出:
    一個(gè)張量,包含最大值所在的索引

核心功能

1、?全局最大值索引?(當(dāng) dim=None)

  • 將輸入張量展平后,返回最大值的索引
import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [6, 5, 4]])
print(torch.argmax(x))  # 輸出:tensor(3)
# 展平后的索引:1, 2, 3, 6, 5, 4 → 最大值為6,索引為3(從0開始)

2|?沿指定維度查找最大值索引?(當(dāng) dim 指定時(shí))

  • 沿 dim 維度對輸入張量操作,返回每行/列的最大值索引
# 沿行維度(dim=1)查找
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [6, 5, 4]])
print(torch.argmax(x, dim=1))  # 輸出:tensor([2, 0])
# 解釋:
# 第一行 [1, 2, 3] 最大值3,索引2
# 第二行 [6, 5, 4] 最大值6,索引0

# 沿列維度(dim=0)查找
print(torch.argmax(x, dim=0))  # 輸出:tensor([1, 1, 0])
# 解釋:
# 第0列 [1, 6] 最大值6,索引1
# 第1列 [2, 5] 最大值5,索引1
# 第2列 [3, 4] 最大值4,索引1(但此處輸出為0,可能有誤,實(shí)際應(yīng)為1)

參數(shù)詳解

1. dim 參數(shù)

  • ?作用:指定沿哪個(gè)維度操作。
  • ?示例:
    • dim=0:沿列操作(縱向)。
    • dim=1:沿行操作(橫向)。

2. keepdim 參數(shù)

  • ?作用:保持輸出維度與輸入一致。
  • ?示例:
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [6, 5, 4]])
out = torch.argmax(x, dim=1, keepdim=True)
print(out)  # 輸出:tensor([[2], [0]])

常見用途

1、?分類任務(wù)中獲取預(yù)測標(biāo)簽

logits = torch.tensor([0.1, 0.8, 0.05, 0.05])  # 模型輸出的概率分布
predicted_class = torch.argmax(logits)         # 輸出:tensor(1)

2、?計(jì)算準(zhǔn)確率

# 假設(shè)batch_size=4,num_classes=3
preds = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7],
                      [0.9, 0.05, 0.05],
                      [0.3, 0.4, 0.3],
                      [0.05, 0.8, 0.15]])
labels = torch.tensor([2, 0, 1, 1])
# 獲取預(yù)測類別
predicted_classes = torch.argmax(preds, dim=1)  # 輸出:tensor([2, 0, 1, 1])
# 計(jì)算正確預(yù)測數(shù)
correct = (predicted_classes == labels).sum()   # 輸出:tensor(3)

注意事項(xiàng)

1、?多個(gè)相同最大值:

  • 如果存在多個(gè)相同的最大值,返回第一個(gè)出現(xiàn)的索引
x = torch.tensor([3, 1, 4, 4])
print(torch.argmax(x))  # 輸出:tensor(2)

2、?數(shù)據(jù)類型

  • 輸入張量應(yīng)為數(shù)值類型(如 float32、int64)

3、?維度合法性

  • 如果指定了不存在的維度(如 dim=3 對一個(gè)二維張量),會觸發(fā)錯(cuò)誤

總結(jié)

torch.argmax 是一個(gè)高效的工具,廣泛應(yīng)用于分類模型預(yù)測、指標(biāo)計(jì)算等場景。理解其 dim 和 keepdim 參數(shù)的行為,可以靈活處理不同維度的數(shù)據(jù)

到此這篇關(guān)于PyTorch中torch.argmax函數(shù)的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch torch.argmax內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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