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下面对 PyTorch 中常用的两个函数 torch.eq() 和 torch.argmax() 的详解，包括 功能、参数说明、返回值、注意事项 以及 代码示例。

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一、torch.eq(input, other)

功能：

按元素逐位判断 input == other，返回 bool 类型的张量（值为 True 或 False）。

参数：

参数	类型	含义
input	Tensor	被比较的第一个张量
other	Tensor 或数值	被比较的第二个张量或标量

要求 input 和 other 的维度可广播（broadcastable）。

返回值：

一个 布尔型张量，形状与广播后的 input 相同。

示例 1：两个张量比较

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([1, 0, 3])
result = torch.eq(a, b)
print(result)
# 输出: tensor([True, False, True])

示例 2：张量与标量比较

a = torch.tensor([[3, 5], [5, 5]])
result = torch.eq(a, 5)
print(result)
# 输出: tensor([[False, True], [True, True]])

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二、torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)

功能：

返回 input 张量在指定维度上最大值的索引（索引位置）。

参数：

参数	类型	说明
input	Tensor	输入张量
dim	int 或 None	指定在哪个维度上返回最大值索引。默认 None，表示返回 扁平化后的最大值索引。
keepdim	bool	是否保持维度。默认为 False。若为 True，输出将保留原始维度大小为1。

返回值：

张量索引（int64），表示每个位置上最大值的索引。

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示例 1：不指定 dim（返回扁平化最大索引）

a = torch.tensor([[1, 9], [3, 7]])
idx = torch.argmax(a)
print(idx)
# 输出: tensor(1)（值 9 在展平后第1个位置）

示例 2：指定 dim=1（按行取最大值索引）

a = torch.tensor([[1, 9], [3, 7]])
idx = torch.argmax(a, dim=1)
print(idx)
# 输出: tensor([1, 1]) （每行最大值索引）

示例 3：保留维度

a = torch.tensor([[1, 9], [3, 7]])
idx = torch.argmax(a, dim=1, keepdim=True)
print(idx)
# 输出: tensor([[1], [1]])

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注意事项对比

函数名	返回类型	说明
torch.eq()	BoolTensor	返回逐元素相等的布尔张量
torch.argmax()	IntTensor	返回指定维度或展平后最大值的位置索引

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实战小技巧：

判断两个结果张量是否完全相同：

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([1, 2, 3])
if torch.eq(a, b).all():print("完全相同")

多分类预测取最大概率类：

logits = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6],[0.2, 0.5, 0.3]])
pred = torch.argmax(logits, dim=1)
print(pred)  # 输出: tensor([2, 1])

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