2022-02-19 15:27:46 +08:00
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mindspore.ops.ArgMaxWithValue
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.. py:class:: mindspore.ops.ArgMaxWithValue(axis=0, keep_dims=False)
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2022-12-29 16:33:21 +08:00
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在给定轴上计算输入Tensor的最大值,并且返回最大值和索引。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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.. note::
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在auto_parallel和semi_auto_parallel模式下,不能使用第一个输出索引。
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.. warning::
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- 如果有多个最大值,则取第一个最大值的索引。
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2022-09-01 11:51:56 +08:00
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- "axis"的取值范围为[-dims, dims - 1]。"dims"为"x"的维度长度。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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参数:
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- **axis** (int) - 指定计算维度。默认值:0。
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- **keep_dims** (bool) - 表示是否减少维度,如果为True,输出将与输入保持相同的维度;如果为False,输出将减少维度。默认值:False。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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输入:
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2022-09-01 11:51:56 +08:00
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- **x** (Tensor) - 输入任意维度的Tensor。将输入Tensor的shape设为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_N)` 。数据类型为mindspore.float16或float32。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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输出:
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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。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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- **index** (Tensor) - 输入Tensor最大值的索引。如果 `keep_dims` 为True,则输出Tensor的shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, 1, x_{axis+1}, ..., x_N)` 。否则,shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, x_{axis+1}, ..., x_N)` 。
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2022-09-07 12:09:12 +08:00
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- **values** (Tensor) - 输入Tensor的最大值,其shape与索引相同。
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2022-02-19 15:27:46 +08:00
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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异常:
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2022-09-01 11:51:56 +08:00
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- **TypeError** - `x` 的数据类型非float16、float32或float64。
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2022-07-22 14:07:38 +08:00
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- **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
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- **TypeError** - `axis` 不是int。
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