tensor二维张量在行上去最大值，argmax

如果你想在一个二维张量（比如一个矩阵）的行上找到最大值，并返回这个最大值所在的列的索引，可以使用PyTorch中的`argmax`函数。例如，假设我们有一个2x3的矩阵`x`：

import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

我们可以使用`argmax`函数来找到每行的最大值所在的列：

max_indices = torch.argmax(x, dim=1)

这将返回一个一维张量，包含两个元素，每个元素是对应行的最大值所在的列的索引。在这个例子中，`max_indices`应该是一个长度为2的一维张量，其中第一个元素是2（因为第一行的最大值是3，它在第二列），第二个元素是2（因为第二行的最大值是6，它在第三列）。

相关问题

torch tensor一维张量转二维

要将一维张量转换为二维张量，可以使用torch的view方法。view方法可以改变张量的形状，但要确保转换后的形状与原始张量中的元素数量一致。

下面是将一维张量转换为二维张量的示例代码：

import torch

# 创建一维张量
tensor1d = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用view方法将一维张量转换为二维张量
tensor2d = tensor1d.view(1, -1)  # 第一个参数表示行数，第二个参数-1表示自动计算列数

print("原始张量：", tensor1d)
print("转换后的张量：", tensor2d)

输出结果：

原始张量： tensor([1, 2, 3, 4, 5])
转换后的张量： tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])

Tensor怎么定义一个二维张量

要定义一个二维张量，可以使用以下代码：

import torch

tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

这将创建一个二维张量，其中包含值为1、2、3和4的四个元素。