Paano Gamitin ang Paraang 'torch.argmax()' sa PyTorch?

Sa PyTorch, ang ' torch.argmax() Ang paraan ng ” ay isang built-in na function na nagbabalik ng mga indeks ng maximum na halaga ng isang partikular na tensor sa isang partikular na dimensyon. Ginagamit ng mga user ang function na ito kapag nagtatrabaho sila sa mga tensor at gustong hanapin ang index ng maximum na halaga kasama ang ibinigay na dimensyon ng isang tensor. Bukod dito, ang pamamaraang ito ay maaari ding maging kapaki-pakinabang para sa pag-uuri kung saan gustong malaman ng mga user kung aling klase ang may pinakamataas na posibilidad.

Ipapakita ng blog na ito ang paraan ng paggamit ng 'torch.argmax()' na paraan sa PyTorch.

Paano Gamitin ang Paraang 'torch.argmax()' sa PyTorch?

Ang pamamaraang 'torch.argmax()' ay kumukuha ng anumang 1D o 2D tensor bilang input at nagbabalik ng tensor na naglalaman ng mga indeks/indeks ng maximum na mga halaga kasama ang ibinigay na dimensyon.

Ang syntax ng 'torch.argmax()' na pamamaraan ay ibinigay sa ibaba:

tanglaw. argmax ( < input_tensor > )

Upang magamit ang paraang ito sa PyTorch, dumaan sa mga sumusunod na halimbawa para sa isang mas mahusay na pag-unawa:

Halimbawa 1: Gumamit ng 'torch.argmax()' na Paraan Sa 1D Tensor

Sa unang halimbawa, gagawa kami ng 1D tensor at gagamitin ang 'torch.argmax()' na paraan kasama nito. Sundin natin ang hakbang-hakbang na pamamaraan sa ibaba:

Hakbang 1: Mag-import ng PyTorch Library

Una, i-import ang ' tanglaw ” library para gamitin ang “torch.argmax()” na paraan:

angkat tanglaw

Hakbang 2: Lumikha ng 1D Tensor

Pagkatapos, lumikha ng 1D tensor at i-print ang mga elemento nito. Dito, ginagawa namin ang sumusunod na ' Sampu1 ' tensor mula sa isang listahan gamit ang ' torch.tensor() ” function:

Sampu1 = tanglaw. tensor ( [ 5 , 0 , - 8 , 1 , 9 , 7 ] )

print ( Sampu1 )

Lumikha ito ng 1D tensor tulad ng nakikita sa ibaba:

Hakbang 3: Maghanap ng Mga Index ng Pinakamataas na Halaga

Ngayon, gamitin ang ' torch.argmax() function na ” upang mahanap ang index/indeks ng pinakamataas na halaga sa “ Sampu1 ” tensor:

T1_ind = tanglaw. argmax ( Sampu1 )

Hakbang 4: I-print ang Index ng Pinakamataas na Halaga

Panghuli, ipakita ang index ng maximum na halaga sa input tensor:

print ( 'Mga indeks:' , T1_ind )

Ang output sa ibaba ay nagpapakita ng index ng maximum na halaga sa ' Sampu1 ” tensor i.e., 4. Nangangahulugan ito na ang pinakamataas na halaga ng tensor ay nasa ika-4 na index na “ 9 ”:

Halimbawa 2: Gumamit ng 'torch.argmax()' na Paraan Sa 2D Tensor

Sa pangalawang halimbawa, gagawa kami ng 2D tensor at gagamitin ang 'torch.argmax()' na paraan kasama nito. Sundin natin ang mga ibinigay na hakbang:

Hakbang 1: Mag-import ng PyTorch Library

Una, i-import ang ' tanglaw ” library para gamitin ang “torch.argmax()” na paraan:

angkat tanglaw

Hakbang 2: Gumawa ng 2D Tensor

Pagkatapos, gamitin ang ' torch.tensor() ” function upang lumikha ng 2D tensor at i-print ang mga elemento nito. Dito, ginagawa namin ang sumusunod na ' Sampu2 “2D tensor:

Sampu2 = tanglaw. tensor ( [ [ 4 , 1 , - 7 ] , [ labinlima , 6 , 0 ] , [ - 7 , 9 , 2 ] ] )

print ( Sampu2 )

Lumikha ito ng 2D tensor tulad ng nakikita sa ibaba:

Hakbang 3: Maghanap ng Mga Index ng Pinakamataas na Halaga

Ngayon, hanapin ang index ng pinakamataas na halaga sa “ Sampu2 'tensor sa pamamagitan ng paggamit ng' torch.argmax() ” function:

T2_ind = tanglaw. argmax ( Sampu2 )

Hakbang 4: I-print ang Index ng Pinakamataas na Halaga

Panghuli, ipakita ang index ng maximum na halaga sa input tensor:

print ( 'Mga indeks:' , T2_ind )

Ayon sa output sa ibaba, ang index ng maximum na halaga sa ' Sampu2 ” ang tensor ay “3”. Nangangahulugan ito na ang pinakamataas na halaga ng tensor ay nasa ika-3 index na ' labinlima ”:

Hakbang 5: Maghanap ng Mga Index ng Pinakamataas na Halaga sa Mga Column

Bukod dito, mahahanap din ng mga user ang mga index/indeks ng pinakamataas na halaga sa bawat column ng isang tensor. Halimbawa, maaari nating gamitin ang ' madilim=0 ” argument na may function na “torch.argmax()”. Hinahanap nito ang mga indeks ng maximum na halaga sa mga column sa ' Sampu2 ” tensor at pagkatapos ay i-print ang mga indeks na iyon:

col_index = tanglaw. argmax ( Sampu2 , madilim = 0 )

print ( 'Mga indeks sa mga hanay:' , col_index )

Ang output sa ibaba ay nagpapakita ng mga index ng pinakamataas na halaga sa bawat column ng tensor:

Hakbang 6: Maghanap ng Mga Index ng Pinakamataas na Halaga sa Mga Row

Katulad nito, mahahanap din ng mga user ang mga index/indic ng maximum na halaga sa bawat row ng isang tensor. Halimbawa, gamitin ang ' madilim=1 ” argument na may function na “torch.argmax()” upang mahanap ang mga indeks ng maximum na halaga sa mga hilera sa tensor ng “Tens2” at pagkatapos ay i-print ang mga indeks na iyon:

row_index = tanglaw. argmax ( Sampu2 , madilim = 1 )

print ( 'Mga indeks sa mga hilera:' , row_index )

Ang mga index ng maximum na halaga sa bawat row ng isang 'Tens2' tensor ay makikita sa ibaba:

Mahusay naming naipaliwanag ang paraan ng paggamit ng 'torch.argmax()' na paraan sa PyTorch.

Tandaan : Maa-access mo ang aming Google Colab Notebook dito link .

Konklusyon

Upang gamitin ang 'torch.argmax()' na paraan sa PyTorch, una, i-import ang ' tanglaw ” aklatan. Pagkatapos, gawin ang gustong 1D o 2D tensor at tingnan ang mga elemento nito. Susunod, gamitin ang ' torch.argmax() ” paraan upang mahanap/makalkula ang mga index/indeks ng pinakamataas na halaga sa tensor. Bukod dito, mahahanap din ng mga user ang mga index ng maximum na halaga sa bawat row o column sa tensor gamit ang ' madilim ” argumento. Panghuli, ipakita ang index ng maximum na halaga sa input tensor. Inihalimbawa ng blog na ito ang paraan ng paggamit ng 'torch.argmax()' na paraan sa PyTorch.

Paano Gamitin ang Paraang 'torch.argmax()' sa PyTorch?