在PyTorch中，torch.argmax()和torch.max()都是针对张量操作的函数，但它们的核心区别在于返回值的类型和用途：

1. `torch.argmax()`

作用：仅返回张量中最大值所在的索引位置（下标）。
返回值：一个整数或整数张量（维度比输入少一维）。
使用场景：
需要知道最大值的位置时（如分类任务中预测类别标签）。

示例：

import torchx = torch.tensor([5, 2, 9, 1])
idx = torch.argmax(x)  # 返回值：tensor(2)（因为9是最大值，索引为2）

2. `torch.max()`

作用：返回张量中的最大值本身，或同时返回最大值及其索引。

两种模式：

模式一：只返回最大值

value = torch.max(x)  # 返回tensor(9)

模式二：同时返回最大值和索引（需指定dim维度）

values, indices = torch.max(x, dim=0)  # 返回(values=tensor(9), indices=tensor(2))

返回值：
- 若未指定dim：返回单个值（标量或与原张量同维）。
- 若指定dim：返回元组(max_values, max_indices)。

关键区别总结

函数	`torch.argmax()`	`torch.max()`
返回值	索引（位置）	最大值或 (最大值, 索引)（取决于参数）
是否指定维度	可指定`dim`（返回索引）	不指定`dim`时返回最大值；指定时返回元组
典型用途	获取分类结果的标签序号	获取最大值本身或同时取值+定位
输出维度	比输入少一维（沿`dim`压缩）	与输入维度相同（不指定`dim`）或压缩维度

示例对比（多维张量）

y = torch.tensor([[3, 8, 2],[1, 5, 9]])# argmax: 返回每行最大值的索引
idx_row = torch.argmax(y, dim=1)  # tensor([1, 2])（第一行8在索引1，第二行9在索引2）# max: 返回每行最大值及其索引
values, indices = torch.max(y, dim=1)  
# values = tensor([8, 9]), indices = tensor([1, 2])