torch.max与torch.argmax

形式： torch.max(input) → Tensor

返回输入tensor中所有元素的最大值：

a = torch.randn(1, 3)
>>0.4729 -0.2266 -0.2085
torch.max(a) #也可以写成a.max()
>>0.4729
形式： torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

按维度dim 返回最大值，并且返回索引。

torch.max(a,0)返回每一列中最大值的那个元素，且返回索引（返回最大元素在这一列的行索引）。返回的最大值和索引各是一个tensor，一起构成元组(Tensor, LongTensor)

a = torch.randn(3,3)
>>
0.2252 -0.0901  0.5663
-0.4694  0.8073  1.3596
 0.1073 -0.7757 -0.8649

torch.max(a,0)
>>
(
 0.2252
 0.8073
 1.3596
[torch.FloatTensor of size 3]
,
 0
 1
 1
[torch.LongTensor of size 3]
torch.max(a,1)返回每一行中最大值的那个元素，且返回其索引（返回最大元素在这一行的列索引）

a = torch.randn(3,3)
>>
0.2252 -0.0901  0.5663
-0.4694  0.8073  1.3596
 0.1073 -0.7757 -0.8649

torch.max(a,1)
>>
(
 0.5663
 1.3596
 0.1073
[torch.FloatTensor of size 3]
,
 2
 2
 0
[torch.LongTensor of size 3]
)
拓展：

torch.max()[0]， 只返回最大值的每个数

troch.max()[1]， 只返回最大值的每个索引

torch.max()[1].data 只返回variable中的数据部分（去掉Variable containing:）

torch.max()[1].data.numpy() 把数据转化成numpy ndarry

torch.max()[1].data.numpy().squeeze() 把数据条目中维度为1 的删除掉

torch.argmax 函数详解
1. 函数介绍
2. 实例演示
1. 函数介绍
torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)

返回指定维度最大值的序号
dim给定的定义是：the demention to reduce.也就是把dim这个维度的，变成这个维度的最大值的index。
dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的列，dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说，我们不管一个矩阵是几维的，比如一个矩阵维度如下：(d0,d1,…,dn−1) ，那么dim=0就表示对应到d0 也就是第一个维度，dim=1表示对应到也就是第二个维度，依次类推。
知道dim的值是什么意思还不行，还要知道函数中这个dim给出来会发生什么？
举例说明：

例子1：torch.argmax()函数中dim表示该维度会消失。

这个消失是什么意思？

官方英文解释是：dim (int) – the dimension to reduce.

我们知道argmax就是得到最大值的序号索引，对于一个维度为(d0,d1) 的矩阵来说，我们想要求每一行中最大数的在该行中的列号，最后我们得到的就是一个维度为(d0,1) 的一维矩阵。这时候，列这一维度就要消失了。

因此，我们想要求每一行最大的列标号，我们就要指定dim=1，表示我们不要列了，保留行的size就可以了。

假如我们想求每一列的最大行标，就可以指定dim=0，表示我们不要行了，求出每一列的最大值的下标，最后得到（1,d1）的一维矩阵。

2. 实例演示
实例1：

import torch
a = torch.tensor(
              [
                  [1, 5, 5, 2],
                  [9, -6, 2, 8],
                  [-3, 7, -9, 1]
              ])
b = torch.argmax(a, dim=0)
print(b)
print(a.shape)

输出结果：

tensor([1, 2, 0, 1])
torch.Size([3, 4])

dim=0的维度为3，即在那3组数据中作比较，求得是每一列中的最大行标，因此为[1,2,0,4]。

实例2：

import torch
a = torch.tensor([
              [
                  [1, 5, 5, 2],
                  [9, -6, 2, 8],
                  [-3, 7, -9, 1]
              ],

              [
                  [-1, 7, -5, 2],
                  [9, 6, 2, 8],
                  [3, 7, 9, 1]
              ]])
b = torch.argmax(a, dim=0)
print(b)
print(a.shape)

"""
tensor([[0, 1, 0, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1]])
torch.Size([2, 3, 4])"""

# dim=0,即将第一个维度消除，也就是将两个[3*4]矩阵只保留一个，因此要在两组中作比较，即将上下两个[3*4]的矩阵分别在对应的位置上比较大小

b = torch.argmax(a, dim=1)
"""
tensor([[1, 2, 0, 1],
        [1, 2, 2, 1]])
torch.Size([2, 3, 4])
"""
# dim=1，即将第二个维度消除,这么理解：矩阵维度变为[2*4];
"""
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1];
纵向压缩成一维，因此变为[1,2,0,1];同理得到[1,2,2,1];
"""
b = torch.argmax(a,dim=2)
"""
tensor([[2, 0, 1],
        [1, 0, 2]])
"""
# dim=2,即将第三个维度消除，这么理解：矩阵维度变为[2*3]
"""
   [1, 5, 5, 2],
   [9, -6, 2, 8],
   [-3, 7, -9, 1];
横向压缩成一维
[2,0,1],同理得到下面的"""