深入浅出Pytorch函数——torch.maximum

**深入浅出 PyTorch 函数 —— torch.maximum**

在 PyTorch 中，`torch.maximum()` 是一个用于计算两个张量中最大值的函数。它可以应用于多维张量，并且支持广播机制。这意味着，即使两个输入张量的形状不完全匹配，也可以进行运算。

**函数定义和参数**

torch.maximum(input, other, out=None)

* `input`:第一个输入张量。
* `other`:第二个输入张量。
* `out`:可选输出张量。如果未指定，则会创建一个新的张量来存储结果。

**函数行为**

`torch.maximum()` 函数将两个输入张量中的最大值相加。它支持多维张量，并且可以应用于任意形状的张量。

例如，如果 `input` 和 `other` 都是2x3 张量，则 `torch.maximum(input, other)` 将返回一个2x3 张量，其中每个元素都是两个输入张量中最大值的和。

**广播机制**

如果两个输入张量的形状不完全匹配，PyTorch 会自动应用广播机制来进行运算。例如，如果 `input` 是2x3 张量，而 `other` 是3x1 张量，则 PyTorch 将将 `other` 的每个行向量与 `input` 中的每一列向量相加。

**示例代码**

import torch# 创建两个2x3 张量input_tensor = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]])
other_tensor = torch.tensor([[7,8,9], [10,11,12]])

# 使用 torch.maximum() 函数计算两个张量中的最大值result = torch.maximum(input_tensor, other_tensor)

print(result)

输出结果：

tensor([[7,8,9],
 [10,11,12]])

在这个示例中，`torch.maximum()` 函数将两个输入张量中的最大值相加，并返回一个新的2x3 张量。

**使用场景**

`torch.maximum()` 函数可以应用于多维张量的各种运算场景。例如：

* **数据预处理**:在数据预处理中，可能需要对多个特征进行标准化或归一化。在这种情况下，可以使用 `torch.maximum()` 函数来计算每个特征的最大值，然后将其用于标准化或归一化。
* **模型训练**:在模型训练中，可能需要对多个输入张量进行运算。在这种情况下，可以使用 `torch.maximum()` 函数来计算两个输入张量中的最大值，然后将其用于模型训练。

总之，`torch.maximum()` 是一个非常有用的函数，它可以应用于多维张量的各种运算场景。它支持广播机制，并且可以用于数据预处理和模型训练等场景。