argmax的作用

1. argmax在多维张量中返回最大值元素的索引，从而确定最大值在张量中的位置

2.模型输出一个概率分布，用argmax来获取概率最大的类别

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
max_value = torch.max(x)
max_index = torch.argmax(x)
print("Max value:", max_value)
print("Max index:", max_index)

输出结果如下

Max value: tensor(4)
Max index: tensor(3)

---> 这里的3表示在二维向量中最大值在索引[1, 1]处，按顺序索引为3（从0开始计数）

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------也可以固定维度（按列获取最大值索引和按行获取最大值索引）

max_index_dim0 = torch.argmax(x, dim=0)
max_index_dim1 = torch.argmax(x, dim=1)
print("Max index along dimension 0:", max_index_dim0)
print("Max index along dimension 1:", max_index_dim1)

dim = 0表示沿着第一维度（行）来查找索引，dim = 1表示沿着第二维度（列）来查找索引

结果如下：

Max index along dimension 0: tensor([1, 1])
Max index along dimension 1: tensor([1, 1])

--->[1, 1] 表示在每一行中最大值的索引，[1, 1] 表示在每一列中最大值的索引。

这种方法在返回概率最大的索引时经常使用，一般是按照列来确定类型索引（dim = 1）