1. 前言
PyTorch是一个由Facebook开源的深度学习框架，它提供了一系列优秀的API，方便用户完成深度学习模型的构建和训练。在PyTorch中，有两个常用的函数，即torch.max和F.softmax。本文主要解释这两个函数的作用及其在PyTorch中的维度.
2. torch.max函数
torch.max函数是用来找出张量中的最大值的函数。它的应用场景十分广泛，比如可以用来求出模型预测出的结果集合中的最大值。下面我们将详细讲解torch.max函数的用法及其在PyTorch中的维度。
2.1 torch.max函数用法
torch.max函数的语法如下：
torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) → (Tensor, LongTensor)参数说明：
input：输入的张量。
dim：求最大值的维度。
keepdim：是否保留维度。默认为False，表示将维度删除。
out：输出张量。
torch.max函数返回的是一个长度为2的元组（Tuple），第一个元素是最大值，第二个元素是最大值所在的索引（在dim这个维度上）。
2.2 torch.max函数在PyTorch中的用法
下面我们以一个简单的例子来说明torch.max函数在PyTorch中的用法：
import torch
# 定义张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 求每行的最大值和最大值所在的索引
max_value, max_index = torch.max(x, dim=1)
print(max_value) # 输出：tensor([3, 6, 9])
print(max_index) # 输出：tensor([2, 2, 2])
在以上代码中，我们定义了一个3x3的张量，我们希望求出每行中的最大值及其所在的位置。因此我们将dim参数设置为1，表示按照第1个维度（也就是按照行）求最大值。
3. F.softmax函数
F.softmax函数是用来进行Softmax操作的函数。在机器学习中，Softmax常常被用来进行分类任务，特别是多分类任务。下面我们将详细讲解F.softmax函数的用法及其在PyTorch中的维度。
3.1 F.softmax函数用法
F.softmax函数的语法如下：
F.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None) → Tensor参数说明：
input：输入的张量。
dim：Softmax操作的维度。
_stacklevel：函数栈的级别。
dtype：输出的数据类型。
Softmax操作能够将一个K维的向量归一化为一个K维概率分布，其中每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素的和为1。也就是说，Softmax操作能够将原始的数值转化为相对概率。
3.2 F.softmax函数在PyTorch中的用法
下面我们以一个简单的例子来说明F.softmax函数在PyTorch中的用法：
import torch.nn.functional as F
import torch
# 定义张量
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]).float()
# 求Softmax概率值
y = F.softmax(x, dim=0)
print(y) # 输出：tensor([0.0117, 0.0317, 0.0861, 0.2341, 0.6364])
在以上代码中，我们定义了一个长度为5的向量，然后使用F.softmax函数对其进行了Softmax操作，注意我们需要将输入的数据类型设置为float型，以保证计算的正确性。在这里我们将dim设置为0，表示将操作应用到整个张量上。
4. 总结
本文对PyTorch中torch.max和F.softmax这两个函数进行了详细的介绍，并对这两个函数在PyTorch中的用法以及维度进行了详细的解释。掌握了这两个函数的使用方法，对于深入理解深度学习模型的构建和训练将有很大的帮助。