比较与torch.max的差异
torch.max
torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)
torch.max(input, other, *, out=None)
更多内容详见torch.max。
mindspore.ops.max
mindspore.ops.max(input, axis=None, keepdims=False, *, initial=None, where=None)
更多内容详见mindspore.ops.max。
差异对比
PyTorch:torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)
输出为元组(最大值, 最大值的索引)。
MindSpore:axis为None或者shape为空时,keepdims以及后面的参数均不生效,功能与torch.max(input)一致,此时索引固定返回0;否则,输出为元组(最大值, 最大值的索引),功能与torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)一致。
分类 |
子类 |
PyTorch |
MindSpore |
差异 |
---|---|---|---|---|
参数 |
参数1 |
input |
input |
一致 |
参数2 |
dim |
axis |
功能一致,参数名不同 |
|
参数3 |
keepdim |
keepdims |
功能一致,参数名不同 |
|
参数4 |
- |
initial |
不涉及 |
|
参数5 |
- |
where |
不涉及 |
|
参数6 |
out |
- |
不涉及 |
PyTorch: torch.max(input, other, *, out=None)
和 mindspore.ops.maximum
用法一致。
代码示例
import mindspore as ms
import mindspore.ops as ops
import torch
import numpy as np
np_x = np.array([[-0.0081, -0.3283, -0.7814, -0.0934],
[1.4201, -0.3566, -0.3848, -0.1608],
[-0.0446, -0.1843, -1.1348, 0.5722],
[-0.6668, -0.2368, 0.2790, 0.0453]]).astype(np.float32)
# torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None)
input_x = torch.tensor(np_x)
output, index = torch.max(input_x, dim=1)
print(output)
# tensor([-0.0081, 1.4201, 0.5722, 0.2790])
print(index)
# tensor([0, 0, 3, 2])
# mindspore.ops.max
input_x = ms.Tensor(np_x)
output, index = ops.max(input_x, axis=1)
print(output)
# [-0.0081 1.4201 0.5722 0.279 ]
print(index)
# [0 0 3 2]
# torch.max(input, other, *, out=None)
torch_x = torch.tensor([1.0, 5.0, 3.0], dtype=torch.float32)
torch_y = torch.tensor([4.0, 2.0, 6.0], dtype=torch.float32)
torch_output = torch.max(torch_x, torch_y)
print(torch_output)
# tensor([4., 5., 6.])
# mindspore.ops.maximum
x = ms.Tensor([1.0, 5.0, 3.0], ms.float32)
y = ms.Tensor([4.0, 2.0, 6.0], ms.float32)
output = ms.ops.maximum(x, y)
print(output)
# [4. 5. 6.]