在分类问题中，通常需要使用max()函数对softmax函数的输出值进行操作，求出预测值索引，然后与标签进行比对，计算准确率。下面讲解一下torch.max()函数的输入及输出值都是什么，便于我们理解该函数。函数主要用来求 tensor 的最大值

1. torch.max(input, dim,keepdim) 函数

output = torch.max(input, dim)

输入

input是softmax函数输出的一个tensor

dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值

输出

函数会返回两个tensor，第一个tensor是每行的最大值；第二个tensor是每行最大值的索引。

在多分类任务中我们并不需要知道各类别的预测概率，所以返回值的第一个tensor对分类任务没有帮助，而第二个tensor包含了预测最大概率的索引，所以在实际使用中我们仅获取第二个tensor即可。

keepdim（bool）– 保持输出的维度：

当keepdim=False时，输出比输入少一个维度（就是指定的dim求范数的维度）<即输出时，可能只需要输出对应维度上的最大值，形成一维数组输出>。而keepdim=True时，输出与输入维度相同，仅仅是输出在求范数的维度上元素个数变为1<即输出时，输出对应维度上的最大值，形成与输入tensor数组相同尺寸大小输出>。

c  # 三行两列
#tensor([[2, 2],
#        [3, 3],
#        [4, 4]])
torch.max(c,1,keepdim=True)[0]  # 在列方向上，out tensor 与 input tensor维度一致
#tensor([[2],
#        [3],
#        [4]])
torch.max(c,1,keepdim=False)[0]  # 在列方向上，out tensor 与 input tensor维度不一致
#tensor([2, 3, 4])

参考博客：

torch.max(output, 2, keepdim=True)[1]_踏实写代码，认真搞学术的小研的博客-CSDN博客

dim: index，第二个参数为一个整数[-2-1]

dim=0表示计算每列的最大值，dim=1表示每行的最大值

import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.randn(2,2,3)
print(input)

输出：

tensor([[[-1.4824, -0.0465, -1.2932],[ 0.6703,  0.7636,  2.0231]],[[ 2.3942, -0.4791,  1.0038],[-1.1303, -0.5760, -0.9052]]])

当dim=0时：

a = torch.max(input, dim = 0)

输出：

torch.return_types.max(
values=tensor([[ 2.3942, -0.0465,  1.0038],[ 0.6703,  0.7636,  2.0231]]),
indices=tensor([[1, 0, 1],[0, 0, 0]]))

当dim=1时：

b = torch.max(input, dim = 1)

输出:

torch.return_types.max(
values=tensor([[ 0.6703,  0.7636,  2.0231],[ 2.3942, -0.4791,  1.0038]]),
indices=tensor([[1, 1, 1],[0, 0, 0]]))
a = torch.max(input, dim = 0)

当dim=-1时：

c = torch.max(input, dim = -1)

输出：

torch.return_types.max(
values=tensor([[-0.0465,  2.0231],[ 2.3942, -0.5760]]),
indices=tensor([[1, 2],[0, 1]]))

当dim=2时：（dim=-1和dim=2的结果是一样的）

d = torch.max(input, dim = 2)

输出：

torch.return_types.max(
values=tensor([[-0.0465,  2.0231],[ 2.3942, -0.5760]]),
indices=tensor([[1, 2],[0, 1]]))

总结（dim）

参考博客：

pytorch: torch.max() 使用与理解_让机器看懂世界的博客

pytorch中tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)对参数dim的理解

函数的用法（示例）

import torch
a = torch.tensor([[1,5,62,54], [2,6,2,6], [2,65,2,6]])
print(a)

输出：

tensor([[ 1,  5, 62, 54],[ 2,  6,  2,  6],[ 2, 65,  2,  6]])

索引每行的最大值：

torch.max(a, 1)

输出：

torch.return_types.max(
values=tensor([62,  6, 65]),  # value值
indices=tensor([2, 3, 1])) # 对应的索引

在计算准确率时第一个tensor values是不需要的，所以我们只需提取第二个tensor，并将tensor格式的数据转换成array格式。

torch.max(a, 1)[1].numpy()

输出：

array([2, 3, 1], dtype=int64)

这样，我们就可以与标签值进行比对，计算模型预测准确率。

*注：在有的地方我们会看到torch.max(a, 1).data.numpy()的写法，这是因为在早期的pytorch的版本中，variable变量和tenosr是不一样的数据格式，variable可以进行反向传播，tensor不可以，需要将variable转变成tensor再转变成numpy。现在的版本已经将variable和tenosr合并，所以只用torch.max(a,1).numpy()就可以了。

2.准确率的计算

pred_y = torch.max(predict, 1)[1].numpy()
label_y = torch.max(label, 1)[1].data.numpy()
accuracy = (pred_y == label_y).sum() / len(label_y)

predict - softmax函数输出
label - 样本标签，这里假设它是one-hot编码

参考博客：

torch.max()使用讲解 - 简书

3、expand（）函数：

（1）函数功能：

expand（）函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸，它返回输入张量在某维扩展为更大尺寸后的张量。

扩展张量不会分配新的内存，只是在存在的张量上创建一个新的视图（关于张量的视图可以参考博文：由浅入深地分析张量），而且原始tensor和处理后的tensor是不共享内存的。

expand()函数括号中的输入参数为指定经过维度尺寸扩展后的张量的size。

（2）应用举例：

1）# 在行上更改
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])   # C：一行三列
c = a.expand(2, 3) # 将C进行扩为：两行三列
print(a)
print(c)
# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3]]2）
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])  # C：一行三列
c = a.expand(3, 3)  # 将C进行扩为：三行三列
print(a)
print(c)
# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]])3)  # 在列上更改
import torch
a = torch.tensor([[1], [2], [3]])  # C：三行一列
print(a.size())
c = a.expand(3, 3)  # 将C进行扩为：三行三列
print(a)
print(c)
# 输出信息：
torch.Size([3, 1])
tensor([[1],[2],[3]])
tensor([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]])4)
import torch
a = torch.tensor([[1], [2], [3]])  # C：三行一列
print(a.size())
c = a.expand(3, 4)   # 将C进行扩为：三行四列
print(a)
print(c)
# 输出信息：
torch.Size([3, 1])
tensor([[1],[2],[3]])
tensor([[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2],

（3）注意事项：

expand（）函数只能将size=1的维度扩展到更大的尺寸，如果扩展其他size（）的维度会报错。

4、expand_as（）函数：

（1）函数功能：

expand_as（）函数与expand（）函数类似，功能都是用来扩展张量中某维数据的尺寸，区别是它括号内的输入参数是另一个张量，作用是将输入tensor的维度扩展为与指定tensor相同的size。

（2）应用举例：

1）  # 不使用另一个张量的值，只是参考张量的尺寸
import torch
a = torch.tensor([[2], [3], [4]])  # 三行一列
print(a)
b = torch.tensor([[2, 2], [3, 3], [5, 5]])  # 三行两列
print(b.size())
c = a.expand_as(b)  # 三行两列
print(c)
print(c.size())# 输出信息：
tensor([[2],[3],[4]])
torch.Size([3, 2])
tensor([[2, 2],[3, 3],[4, 4]])
torch.Size([3, 2])2）
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一行三列
print(a)
b = torch.tensor([[2, 2, 2], [3, 3, 3]]) # 两行三列
print(b.size())
c = a.expand_as(b)  # 两行三列
print(c)
print(c.size())# 输出信息：
tensor([1, 2, 3])
torch.Size([2, 3])
tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3]])
torch.Size([2, 3])

参考博客：

pytorch中的expand（）和expand_as（）函数_小娜美要努力努力的博客-CSDN博客_expand_as

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torch.max()、expand()、expand_as()使用讲解

1. torch.max(input, dim,keepdim) 函数

keepdim（bool）– 保持输出的维度：

dim: index，第二个参数为一个整数[-2-1]

总结（dim）

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