比较与torch.amax的功能差异

以下映射关系均可参考本文。

PyTorch APIs	MindSpore APIs
torch.amax	mindspore.ops.amax
torch.Tensor.amax	mindspore.Tensor.amax

torch.amax

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

更多内容详见torch.amax。

mindspore.ops.amax

mindspore.ops.amax(x, axis=(), keepdims=False) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.amax。

差异对比

PyTorch：根据指定 dim，求 input 的最大值元素。keepdim 控制输出和输入的维度是否相同。out 可以获取输出。

MindSpore：根据指定 axis，求 x 的最大值元素。keepdims 功能和PyTorch一致。MindSpore没有 out 参数。MindSpore的 axis 有默认值，在 axis 是默认值情况下，求 x 所有元素的最大值。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	input	x	功能一致，参数名不同
	参数2	dim	axis	MindSpore的 axis 有默认值，PyTorch的 dim 没有默认值
	参数3	keepdim	keepdims	功能一致，参数名不同
	参数4	out	-	PyTorch的 out 可以获取输出，MindSpore无此参数

代码示例

# PyTorch
import torch

input = torch.tensor([[1, 2, 3], [3, 2, 1]], dtype=torch.float32)
print(torch.amax(input, dim=0, keepdim=True))
# tensor([[3., 2., 3.]])

# MindSpore
import mindspore

x = mindspore.Tensor([[1, 2, 3], [3, 2, 1]], dtype=mindspore.float32)
print(mindspore.ops.amax(x, axis=0, keepdims=True))
# [[3. 2. 3.]]