mindspore.Tensor.argmax_with_value
- mindspore.Tensor.argmax_with_value(axis=0, keep_dims=False)[源代码]
根据指定的索引计算最大值,并返回索引和值。
在给定轴上计算输入Tensor的最大值,并且返回最大值和索引。
说明
在auto_parallel和semi_auto_parallel模式下,不能使用第一个输出索引。
如果有多个最大值,则取第一个最大值的索引。
axis 的取值范围为[-dims, dims - 1]。dims 为输入Tensor的维度长度。
- 参数:
axis (int) - 指定计算维度。默认值:
0
。keep_dims (bool) - 表示是否减少维度。如果为
True
,则输出维度和输入维度相同。如果为False
,则减少输出维度。默认值:False
。
- 返回:
tuple (Tensor),表示2个Tensor组成的tuple,包含对应的索引和输入Tensor的最大值。
index (Tensor) - 输入Tensor最大值的索引。如果 keep_dims 为
True
,则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, 1, x_{axis+1}, ..., x_N)\) 。否则,shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, x_{axis+1}, ..., x_N)\) 。output_x (Tensor) - 输入Tensor的最大值,其shape与索引相同。
- 异常:
TypeError - keep_dims 不是bool。
TypeError - axis 不是int。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore >>> from mindspore import Tensor >>> x = Tensor(np.array([0.0, 0.4, 0.6, 0.7, 0.1]), mindspore.float32) >>> output, index = x.argmax_with_value() >>> print(output, index) 0.7 3 >>> output, index = x.argmax_with_value(keep_dims=True) >>> print(output, index) [0.7] [3]