output = torch.max(input, dim)
input输入的是一个tensor
dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值
实例
import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = torch.randn(3,3) print(x) max_value,index = torch.max(x,dim=1) #返回的是两个值，一个是每一行最大值的tensor组，另一个是最大值所在的位置 print(max_value,index) max_lie_value = torch.max(x,dim=0)[0].numpy() #每一列最大值 max_hang_value = torch.max(x,dim=1)[0].numpy() #每一行最大值 print('max_lie_value:',max_lie_value,'\nmax_hang_value',max_hang_value)输出：
tensor([[ 1.0625, -0.7129, 0.0849], [ 0.9122, -0.5969, 1.2351], [-0.2937, 0.0923, -0.4093]]) tensor([1.0625, 1.2351, 0.0923]) tensor([0, 2, 1]) max_lie_value: [1.0625167 0.09232075 1.2350996 ] max_hang_value [1.0625167 1.2350996 0.09232075]
