对于一个二维张量，仅保留最一列数据中最大的数据所对应的那一维

对于一个二维张量，仅保留最后一列数据中最大的数据所对应的那一维，你可以使用 PyTorch 的 `argmax()` 函数来找到最后一列中最大值所在的行索引，然后使用索引操作符 `[index, :]` 来提取相应的行数据。

以下是一个示例代码，用于在一个大小为 (3, 4) 的张量中仅保留最后一列数据中最大的数据所对应的那一维：

# 创建一个大小为 (3, 4) 的张量
tensor = torch.randn(3, 4)

# 找到最后一列中最大值所在的行索引
last_col_max_index = tensor[:, -1].argmax()

# 使用索引操作符提取相应的数据
result = tensor[last_col_max_index, :]

在这个示例中，`last_col_max_index` 是一个标量，它是最后一列中最大值所在的行索引。然后，我们使用索引操作符 `[:, -1]` 来获取张量的最后一列，并使用 `argmax()` 在最后一列上找到最大值所在的行索引。最后，我们使用索引操作符 `result = tensor[last_col_max_index, :]` 来提取相应的行数据，并将其存储在变量 `result` 中。

相关问题

torch 选择二维张量第二维存储在另一个张量中的序号对应值

可以使用 `torch.gather()` 函数来实现这个功能。具体来说，假设有一个二维张量 `A`，它的第二维存储了另一个张量 `B` 中的序号，我们想要得到一个新的张量 `C`，它的值是 `B` 中对应序号的值。

以下是示例代码：

import torch

# 创建示例张量 A 和 B
A = torch.randn(3, 4)
B = torch.tensor([[1, 3, 0, 2], [2, 1, 3, 0], [0, 2, 1, 3]])

# 使用 gather 函数获取对应值
C = torch.gather(A, 1, B)

print("A:")
print(A)

print("B:")
print(B)

print("C:")
print(C)

输出结果如下：

A:
tensor([[ 0.5794,  1.0303, -1.7010, -0.0530],
        [ 0.5791, -1.5785,  0.1576,  1.1485],
        [-0.0741, -0.4228, -0.8522,  1.6019]])
B:
tensor([[1, 3, 0, 2],
        [2, 1, 3, 0],
        [0, 2, 1, 3]])
C:
tensor([[ 1.0303, -0.0530,  0.5794, -1.7010],
        [ 0.1576, -1.5785,  1.1485,  0.5791],
        [-0.0741, -0.8522, -0.4228,  1.6019]])

可以看到，张量 `C` 的每一行对应于 `A` 中的一行，而每一列对应于 `B` 中的一个序号对应的值。

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）。