torch max 判斷與篩選

2021-08-31 15:53:04 字數 851 閱讀 3298

判斷max是否大於0:item()後,就變成了乙個值了,

import torch

y=torch.tensor(1,2,3)

if torch.max(y>=2).item():

print("max") else: print("no")

多維max值:

torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[0].squeeze(1)

多維max索引:

torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[1].squeeze(1)

根據max取值,進行篩選:

anch_ious[[range(50)],best_n][0]-torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[0].squeeze(1)

方法2:直接進行進一步篩選:

torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[0].squeeze(1)<0.1

best_n[torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[0].squeeze(1)<0.5]

conf_mask[index,best_n, g_y_center, g_x_center] = 1

繼續篩選資料:

從index中篩選掉不要的資料:

best_need = torch.max(anch_ious, 1, keepdim=true)[0].squeeze(1)<0.5

conf_mask[index[best_need], best_n[best_need], g_y_center[best_need], g_x_center[best_need]] = 2

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