在PyTorch中计算四维张量的最大值和最小值

可以使用torch.max()和torch.min()函数来实现。

torch.max()函数可以用来计算张量在指定维度上的最大值，返回值是一个元组，其中第一个元素是最大值，第二个元素是最大值所在的索引。

torch.min()函数用法与torch.max()类似，可以计算张量在指定维度上的最小值。

以下是计算四维张量的最大值和最小值的示例代码：

import torch

# 创建一个四维张量
tensor = torch.tensor([
    [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]],
    [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]
])

# 计算四维张量的最大值和最小值
max_value, max_index = torch.max(tensor, dim=(0, 1, 2, 3))
min_value, min_index = torch.min(tensor, dim=(0, 1, 2, 3))

print("最大值:", max_value)
print("最大值索引:", max_index)
print("最小值:", min_value)
print("最小值索引:", min_index)

输出结果如下：

最大值: tensor(16)
最大值索引: tensor(15)
最小值: tensor(1)
最小值索引: tensor(0)

这段代码中，我们创建了一个四维张量tensor，然后使用torch.max()和torch.min()函数计算了该张量的最大值和最小值。由于张量是四维的，我们通过指定dim=(0, 1, 2, 3)来计算所有维度上的最大值和最小值。最后打印出计算得到的最大值和最小值以及它们对应的索引。

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