Pytorch 分类问题输出结果的数据整理方式：_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

使用pytorch的小伙伴们，一定看过下面这段代码

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？

首先，torch.max()这个函数返回的是两个值，第一个值是具体的value（我们用下划线_表示），第二个值是value所在的index（也就是predicted）。

那么，这个 下划线_ 表示的就是具体的value，也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线_，可不可以用其他的变量名称来代替，比如x？答案自然是可以的。

那么为什么这里选择用这么特殊的下划线？有没有特殊含义？这是因为我们不关心最大值是什么，而关心最大值对应的index是什么，所以选用下划线代表不需要用到的变量。比如在图像分类任务中，值所对应的index就对应着相应的类别class，当我们只关心网络预测的类别是什么，而不关心该类别的预测概率是多少时，就选择使用下划线_。

其次，这里的数字1表示什么意思？

数字1其实可以写为dim=1，这里简写为1，python也可以自动识别，dim=1表示输出所在行的最大值，若改写成dim=0则输出所在列的最大值。比如说测试集有10个数据，那么训练好的网络将会预测这10个数据，得到一个10×2的矩阵（假设是二分类问题），比如说预测结果是下面这个矩阵。

这里的数字就是，网络预测为对应类别的概率，而行代表样本、列代表类别，所以这里应该用dim=1，因为你需要输出的每个样本的预测类别。

 

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_48249563/article/details/111387501