用其他方式实现torch.argmax

可以使用numpy库的argmax方法来实现torch.argmax的功能。具体实现如下：

import numpy as np
import torch

# 生成一个二维的tensor
x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将tensor转换为numpy数组
x_np = x.numpy()

# 使用numpy的argmax方法获取最大值的索引
index = np.argmax(x_np)

# 将numpy数组转换为tensor
index_tensor = torch.Tensor([index])

print(index_tensor)

这段代码会输出一个tensor，它的值为最大值的索引。注意，这里的index_tensor是一个一维的tensor。如果要获取每行或每列的最大值的索引，可以使用numpy的argmax方法的axis参数来实现。