predicted = torch.argmax(outputs.data,dim=1)

这行代码是在使用 PyTorch 进行模型推理时，对模型的输出进行 argmax 操作，以得到预测的类别。具体来说，outputs 是模型的输出，它是一个张量（tensor），每个元素表示输入样本属于对应类别的概率。dim=1 表示在第一维上进行 argmax 操作，也就是对每个样本的输出概率进行 argmax 操作，得到预测的类别。predicted 是一个张量，每个元素表示对应样本的预测类别。

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predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)

这行代码是使用 PyTorch 中的 torch.max 函数来在模型的输出中找到最大值，并返回最大值的值和对应的索引。具体来说，outputs 是模型的输出，它的形状通常为 [batch_size, num_classes]，其中 batch_size 表示输入的数据数量，num_classes 表示分类的类别数。dim=1 表示在第 1 个维度（也就是 num_classes 维度）上求最大值，因此 torch.max 的返回值是一个元组，包含两个 tensor，第一个 tensor 是最大值的值，第二个 tensor 是最大值对应的索引。predicted = torch.max(outputs.data, dim=1) 的作用是将最大值的索引作为预测结果。

_, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)

这行代码是在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，根据模型的输出结果 outputs 得到预测值 predicted。具体来说，outputs 是一个形状为 [batch_size, num_classes] 的张量，表示模型对一个批次的输入数据（batch_size 个样本）进行预测得到的 num_classes 个分类的概率值，其中每一行对应一个样本的预测结果。然后，torch.max 函数会返回每一行中最大值的值和对应的索引，即在每个样本中预测概率最大的类别的索引，这些索引构成的张量就是 predicted。最终，predicted 的形状为 [batch_size]，表示模型对这个批次中每个样本的预测结果。