torch.argmax当存在两个一样的最大值时

如果存在两个或多个相同的最大值，torch.argmax将返回第一个最大值的索引。如果你想获取所有最大值的索引，可以使用如下代码：

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3, 2, 1, 4, 4])
max_val = a.max()
max_indices = torch.nonzero(a == max_val).squeeze()

print(max_indices)

输出：

tensor([2, 5, 6])

这里使用`torch.nonzero`函数来找到所有等于最大值的元素的索引，然后使用`squeeze`函数去掉维度为1的维度。最终得到的`max_indices`就是所有最大值的索引。

相关问题

torch.argmin

引用\[1\]:1、两个框架的argmin等价； 2、torch.min包含了argmin和两个tensor对比这两个功能，分别对应numpy中的np.argmin和np.minimun； 3、torch.min包含了torch.argmin的功能。 引用\[2\]:torch.argmin 返回在指定维度方向上最小值的索引。 引用\[3\]:例2——不指定维度，返回整体上最大值的序号。

根据引用\[2\]和引用\[3\]的内容，torch.argmin函数用于返回在指定维度方向上最小值的索引。如果不指定维度，则返回整体上最小值的索引。例如，对于一个3x3的张量a，使用torch.argmin(a, dim=1)将返回每行最小值的索引，而使用torch.argmin(a)将返回整个张量中最小值的索引。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Numpy与Pytorch对比（一）最大/最小值寻找](https://blog.csdn.net/sinat_37145472/article/details/94753866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [PyTorch：torch.max、min、argmax、argmin](https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109128931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

np.argmax能用于tensor吗

可以，`np.argmax`可以用于numpy数组和tensor。如果你想在PyTorch中使用`argmax`函数，可以使用`torch.argmax`函数。例如，如果你有一个PyTorch张量`x`，并想找到它的最大值，你可以这样做：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_indices = torch.argmax(x)
print(max_indices)  # 输出：tensor(5)

如果你想在TensorFlow中使用`argmax`函数，可以使用`tf.argmax`函数。例如，如果你有一个TensorFlow张量`x`，并想找到它的最大值，你可以这样做：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_indices = tf.argmax(x)
print(max_indices)  # 输出：tf.Tensor([1 1 1], shape=(3,), dtype=int64)

需要注意的是，这两个函数返回的最大值索引的形状可能是不同的，具体取决于输入张量的形状。