按照group取tensor中最大值的下标-Toy模板网

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1.创建一个tensor，取每个元素对应的组存在index里面，如下例，5个group。输出每个group最大值在对应group中的下标。

输出结果为按照group取tensor中最大值的下标,Python,pytorch,python,深度学习

即每个group中的最大值在每个group的下标。 index的值0-4表示5个group，index中元素值相同的表示在 tensor中是一个group。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790020.html

import torch

# 假设tensor为N*1维的tensor
tensor = torch.tensor([1, 2, 4, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 1,41])

# 假设index为N*1维的tensor
index = torch.tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4])

# 将tensor和index合并为一个N*2的tensor
combined_tensor = torch.stack((index, tensor), dim=1)

# 使用torch.max函数取出每一组的最大值的下标
max_indices = torch.zeros(index.max().item() + 1, dtype=torch.long)
for i in range(index.max().item() + 1):
    max_indices[i] = combined_tensor[combined_tensor[:, 0] == i, 1].argmax()

print(max_indices)

1.创建一个tensor，取每个元素对应的组存在index里面，如下例，5个group。输出每个group最大值在对应原始中的下标。

输出结果为按照group取tensor中最大值的下标,Python,pytorch,python,深度学习

即每个group中的最大值在每个group的下标。 index的值0-4表示5个group，index中元素值相同的表示在 tensor中是一个group。

import torch

# 假设tensor为N*1维的tensor
tensor = torch.tensor([1, 3, 2, 5, 4, 7, 6, 1,9, 8, 10,41])

# 假设index为N*1维的tensor
index = torch.tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4,4])

max_indices = []
for i in range(index.max().item() + 1):
    group = (index == i)  # 找出属于当前组的元素
    max_index = torch.argmax(tensor[group])  # 找出当前组中的最大值的索引
    true_index = torch.nonzero(group)[max_index].item()  # 找到在原始tensor中的索引
    max_indices.append(true_index)

print(max_indices)  # 输出每一组最大值在原始tensor中的下标

到了这里，关于按照group取tensor中最大值的下标的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！