Pytorch 中.max(0)和.max(1)的区别是什么？

当我们有一个形状为 ( m , n ) (m, n) (m,n) 的 Tensor x x x 时，其中 m m m 表示行数， n n n 表示列数。在 PyTorch 中，max(dim) 函数的参数 dim 表示计算最大值的维度，可以被设置为 0 或 1。那么，.max(0) 和 .max(1) 的区别在于计算的方向不同。具体来说：

对于 .max(0) 函数，计算方向是沿着第 0 维（即行数）的方向，它会返回 x x x 的每列最大值和它们的行索引。例如， x x x 的 shape 是 ( 3 , 2 ) (3, 2) (3,2)，则它沿着行的方向计算最大值，返回的结果是两个张量：
一个形状为 ( 2 , ) (2,) (2,) 的张量，其中第 i i i 个元素是第 i i i 列的最大值；
一个形状为 ( 2 , ) (2,) (2,) 的张量，其中第 i i i 个元素是第 i i i 列的最大值所对应的行索引。
对于 .max(1) 函数，计算方向是沿着第 1 维（即列数）的方向，它会返回 x x x 的每行最大值和它们的列索引。例如， x x x 的 shape 是 ( 3 , 2 ) (3, 2) (3,2)，则它沿着列的方向计算最大值，返回的结果是两个张量：
一个形状为 ( 3 , ) (3,) (3,) 的张量，其中第 i i i 个元素是第 i i i 行的最大值；
一个形状为 ( 3 , ) (3,) (3,) 的张量，其中第 i i i 个元素是第 i i i 行的最大值所对应的列索引。
下面是一个简单的例子，可以更好地解释 .max(0) 和 .max(1) 的区别：

import torch# 构造一个 3x2 的 Tensor
x = torch.tensor([[0.5, 0.1], [0.8, 0.4], [0.2, 0.9]])# 沿着行的方向计算最大值，返回每列的最大值和它们的行索引
max_values, max_indices = x.max(0)
print("max_values =", max_values)    # prints: "max_values = tensor([0.8000, 0.9000])"
print("max_indices =", max_indices)  # prints: "max_indices = tensor([1, 2])"# 沿着列的方向计算最大值，返回每行的最大值和它们的列索引
max_values, max_indices = x.max(1)
print("max_values =", max_values)    # prints: "max_values = tensor([0.5000, 0.8000, 0.9000])"
print("max_indices =", max_indices)  # prints: "max_indices = tensor([0, 0, 1])"

在上面的例子中，我们首先构造了一个 3x2 的 Tensor x，然后分别使用 .max(0) 和 .max(1) 计算了每个维度上的最大值和最大值所在的维度索引。可以看到，.max(0) 返回了每列最大值和它们的行索引，而 .max(1) 返回了每行最大值和它们的列索引

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