torch.max

torch.max() 这个函数是用来消去维度的，被消去的维度只保留最大值。

torch.max函数原型如下：

"""
input (Tensor) – the input tensor.
dim (int) – the dimension to reduce.即所要消去的那个维度
keepdim (bool) – 输出张量是否保留规约掉的那个维度. Default: False.
"""
"""
返回 input tensor 中所有元素的最大值。
"""
torch.max(input) → Tensor
"""
返回一个 namedtuple (values, indices)，
values表示指定维度的最大值，
indices表示最大值所在的索引，
如果给定维度有多个最大值，返回第一个最大值所在的索引。
"""
torch.max(input, dim, keepdim=False) -> (Tensor, LongTensor)：

比如上面这张图，dim=0的方向为箭头j的方向，确定一个j的值就可以确定一层数据，如j=1对应橙色数据，当要对dim=0取max，即规约dim=0，那么最终只会剩下一层数据。

dim=0有三个索引0、1、2，max操作只保留每个对应位置的最大值，因为规约后这个维度就剩一个元素了，所以该维度可以去掉。

当要规约dim=1时，dim=1也有三个索引0、1、2，max操作只保留每个对应位置的最大值。

当要规约dim=2时，维度0,1都已经被确定，此时维度2有3个元素，每个元素是一个标量，max操作把3个标量变成一个标量。

torch.topk

torch.topk是保留指定维度前k大的元素，原型如下：

"""
input (Tensor) – 输入张量（必须是torch的张量类型）
k (int) – 需要返回的topk的个数
dim (int, optional) – the dimension to sort along，默认为最后一维
largest (bool, optional) –是否返回最大的topk个元素，默认为True
sorted (bool, optional) –是否对返回元素进行排序，默认为True，即降序排列
return：返回值为k个在指定维度上最大或最小的元素和它们的索引，两者形状一致
"""
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) 

示例：

t = torch.rand(3,5)
"""
tensor([[0.1501, 0.1785, 0.9239, 0.7364, 0.0742],
        [0.4710, 0.9974, 0.9749, 0.4824, 0.2628],
        [0.5910, 0.3075, 0.0327, 0.6995, 0.5297]])
"""
t.topk(k=2,dim=0,largest=True, sorted=True)
"""
torch.return_types.topk(
values=tensor([[0.5910, 0.9974, 0.9749, 0.7364, 0.5297],
               [0.4710, 0.3075, 0.9239, 0.6995, 0.2628]]),
indices=tensor([[2, 1, 1, 0, 2],
                [1, 2, 0, 2, 1]]))
"""
 t.topk(k=2,dim=1,largest=True, sorted=True)
"""
torch.return_types.topk(
values=tensor([[0.9239, 0.7364],
        [0.9974, 0.9749],
        [0.6995, 0.5910]]),
indices=tensor([[2, 3],
        [1, 2],
        [3, 0]]))
"""