predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)

`torch.argmax` 是 PyTorch 库中用于计算张量（tensor）中最大值索引的函数。在机器学习中，特别是在神经网络的分类任务中，我们通常得到一个概率分布的输出，这个输出表示了模型对于每个类别的预测概率。`torch.argmax` 函数可以帮助我们从这些概率中找出最高概率对应的类别索引，从而得到模型的预测结果。

在您给出的代码 `predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)` 中，`probabilities` 是一个二维张量，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个类别的概率。`torch.argmax` 函数通过指定 `dim=1` 参数，意味着它会在每一行中寻找最大值的索引，即每个样本概率最高的类别索引。结果 `predicted_labels` 将是一个包含所有样本预测类别的张量。

例如，如果 `probabilities` 张量是这样的：

tensor([[0.1, 0.3, 0.6],
        [0.4, 0.2, 0.4],
        [0.7, 0.2, 0.1]])

执行 `torch.argmax(probabilities, dim=1)` 将返回张量 `[2, 0, 0]`，因为第二列的概率在第一行中最大，第一列的概率在第二行和第三行中最大。