tensor.argmax()如何使用

`torch.argmax()` 是 PyTorch 库中的一个函数，用于求一个张量（tensor）中的最大值所在的位置。具体使用方法如下：

1. 导入 PyTorch 库：

import torch

2. 创建一个张量：

x = torch.tensor([2, 7, 1, 9])

3. 求出张量 `x` 中最大值所在的位置：

idx = torch.argmax(x)

这里 `idx` 就是 `x` 中最大值所在的位置，也就是张量 `x` 中的第 3 个位置，因为 `x` 的第 3 个位置上的元素是 9。

如果张量是一个多维的张量，那么 `torch.argmax()` 可以在某个维度上求出最大值所在的位置。例如：

y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
idx = torch.argmax(y, dim=1)

这里 `dim=1` 表示要在每一行（即第 1 个维度）上求最大值所在的位置，所以 `idx` 的结果是 `[2, 2, 2]`，表示第 1 行最大值在第 3 列，第 2 行最大值在第 3 列，第 3 行最大值在第 3 列。

相关问题

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。

outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) outputs = np.detch.exp(outputs) / np.sum(np.exp(outputs)) action = np.argmax(outputs) print("分类结果为：动作{}".format(action+1)) 报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么改

你可以将 `outputs` 的计算过程中的 `np.exp` 和 `np.sum` 替换为 PyTorch 中的函数，然后使用 `detach()` 方法将 `outputs` 与计算结果的梯度分离，最后再转换为 NumPy 数组。修改后的代码如下：

outputs = model(x)
print(outputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
outputs = torch.exp(outputs) / torch.sum(torch.exp(outputs))
action = torch.argmax(outputs)
print("分类结果为：动作{}".format(action+1))
print("分类结果的概率分布为：{}".format(outputs.detach().numpy()))