_, predited = torch.max(outputs,1) # 此處表示返回一個元組中有兩個值，但是對第一個不感興趣
- 返回的元組的第一個元素是image data，即是最大的值；第二個元素是label，即是最大的值對應的索引。由於我們只需要label（最大值的索引），所以有 _ , predicted這樣的賦值語句，表示忽略第一個返回值，把它賦值給 _，即舍棄它。
- 第2個參數1，是 the dimension to reduce，而不是去這個dimension上面找最大的值。
上述的a是一個4 * 4的TENSOR，所以dim=1指的是消除列這個維度，如何理解它的含義呢？
如果將上面的示例代碼中的參數 keepdim=True加上，即torch.max(a,1,keepdim=True)，會發現返回的結果的第一個元素，即表示最大的值的那部分，是一個size=4*1的Tensor，也就是其實它是按照行來找最大值，所以得到的結果是4行；因為只找一個最大值，所以是1列，整個的size就是 4行 1 列。參數dim=1，相當於調用了 squeeze(1)這個操作，最后就得到結果是一個size為4的vector。
注：如果dim=0，則返回每列的最大值。
所以一定不要混淆！這里的dim是指的 the dimension to reduce！並不是在這個dimension上去返回最大值！！！
用 torch.argmax（）這個函數似乎更直觀，更好理解一些。