PyTorch max 文档如何/在哪里显示您可以传入 2 个张量进行比较？

Question

我正在学习

pytorch

和深度学习。

torch.max

的文档没有意义，因为看起来我们可以比较 2 个张量，但我看不到文档中的哪里可以确定这一点。

我一开始有这段代码，我想根据最大值检查 ReLU 值。我以为

0

可以广播和

h1.shape=torch.Size([10000, 128])

。

h1 = torch.max(h1, 0)
y = h1 @ W2 + b2

但是，我收到了这个错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for @: 'torch.return_types.max' and 'Tensor'

当我更改

max

方程以使用张量而不是 0 时，我必须解决这个问题。

h1 = torch.max(h1, torch.tensor(0))
y = h1 @ W2 + b2

1。为什么这可以修复错误？

当我再次检查文档时，意识到没有任何内容提到像元组或多个张量列表这样的集合，甚至没有提到用于可迭代解包的

*input

。

以下是 2 个版本：

第一个

torch.max

版本：

torch.max(input) → Tensor 返回中所有元素的最大值 输入张量。

警告

与 max(dim=0) 不同，该函数产生确定性（子）梯度

第二版

torch.max

torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) 返回一个命名元组 （值，索引）其中值是每行的最大值 给定维度dim 中的输入张量。指数就是指数 找到的每个最大值的位置 (argmax)。

如果 keepdim 为 True，则输出张量与输入大小相同 除了在维度 dim 中，它们的大小为 1。否则，dim 被挤压（参见 torch.squeeze()），产生输出张量 维度比输入少 1。

2。根据本文档，

tensor(0)

是什么？

Answer 1

检查您链接的文档页面底部，其中显示：

torch.max(input, other, *, out=None) → Tensor

See torch.maximum().

当第二个参数是张量时，

torch.max

计算torch.maximum