上面这段代码中，foward函数输出的是独热类型数据，因此会在argmax处报错，请问应该如何更改？

如果 `forward` 函数输出的是独热类型数据，那么在 `argmax` 处会报错，因为独热向量只有一个元素为1，其他元素都为0，所以无法进行 `argmax` 操作。你可以将 `forward` 函数的输出改为每个类别的概率分布，然后在 `argmax` 处使用 `torch.max` 函数获取预测的类别，例如：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 2)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

model = MyModel()
x = torch.randn(1, 10)
output = model(x)
pred = torch.max(output, dim=1)[1]
print(pred)

在这个例子中，`forward` 函数的输出是每个类别的概率分布，然后在 `argmax` 处使用了 `torch.max` 函数获取预测的类别。