PyTorch是一款开源深度学习框架，它提供了丰富的函数和功能，其中包括view函数和max函数。
view函数是PyTorch中的一个重要函数，它可以改变张量的形状，但不改变其数据。它的语法如下：
tensor.view(shape)
其中，tensor是要改变形状的张量，shape是要改变成的形状，可以是整数也可以是元组。
示例：
import torch t = torch.randn(4, 3) print(t) # 改变形状为2行6列 t = t.view(2, 6) print(t) # 改变形状为12行 t = t.view(12) print(t)
输出：
tensor([[-1.3779, -0.8386, 0.4575],
[-1.4117, 0.4572, -0.9886],
[-1.0048, -1.1483, 0.7809],
[-0.9139, 0.0932, -1.0720]])
tensor([[-1.3779, -0.8386, 0.4575, -1.4117, 0.4572, -0.9886],
[-1.0048, -1.1483, 0.7809, -0.9139, 0.0932, -1.0720]])
tensor([-1.3779, -0.8386, 0.4575, -1.4117, 0.4572, -0.9886, -1.0048, -1.1483,
0.7809, -0.9139, 0.0932, -1.0720])
max函数是PyTorch中的一个重要函数，它可以返回张量中的最大值和最大值的索引。它的语法如下：
torch.max(input, dim=None, keepdim=False, out=None)
其中，input是要查找最大值的张量，dim是指定查找最大值的维度，keepdim是布尔值，指定是否保留被查找最大值的维度，out是输出参数。
示例：
import torch t = torch.randn(4, 3) print(t) # 返回最大值 max_value, max_index = torch.max(t, dim=1) print(max_value) print(max_index) # 保留被查找最大值的维度 max_value, max_index = torch.max(t, dim=1, keepdim=True) print(max_value) print(max_index)
输出：
tensor([[-1.3779, -0.8386, 0.4575],
[-1.4117, 0.4572, -0.9886],
[-1.0048, -1.1483, 0.7809],
[-0.9139, 0.0932, -1.0720]])
tensor([ 0.4575, 0.4572, 0.7809, 0.0932])
tensor([2, 1, 2, 1])
tensor([[ 0.4575],
[ 0.4572],
[ 0.7809],
[ 0.0932]])
tensor([[2],
[1],
[2],
[1]])
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