torch.max的用法
(max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False)

• 输入：
  1、input 是输入的tensor。
  2、dim 是索引的维度，dim=0寻找每一列的最大值，dim=1寻找每一行的最大值。
  3、keepdim 表示是否需要保持输出的维度与输入一样，keepdim=True表示输出和输入的维度一样，keepdim=False表示输出的维度被压缩了，也就是输出会比输入低一个维度。
• 输出：
  1、max 表示取最大值后的结果。
  2、max_indices 表示最大值的索引。

举例说明

>import torch
>import numpy as np

>x = torch.randint(0,9,(2,4))
>print(x)
tensor([[7, 8, 7, 2],
   	    [6, 0, 3, 0]])

#取每一行的最大值，torch.max的输出结果
>y = torch.max(x, 1)  
>print(y)
torch.return_types.max(values=tensor([8, 6]),indices=tensor([1, 0])) #索引值

>y = torch.max(x, 1, keepdim=True)[0]
>print(y)
>print(np.shape(y))
# keepdim=True，输出仍然是二维的
tensor([[8],
     	[6]])
torch.Size([2, 1])

>y = torch.max(x, 1, keepdim=False)[0]
>print(y)
>print(np.shape(y))
# keepdim=False，输出变成了一维
tensor([8, 6])
torch.Size([2])