在PyTorch中，functional.softmax()函数通常用于将输入向量转换成概率分布，这对于多分类问题是很有用的。这个函数会对输入的每个元素应用softmax函数，然后返回一个相同大小的张量，其中的每个元素都是输入元素转换为概率的指数。
但是，如果你有一个独热编码（one-hot encoded）的标签，并希望将它们转换为一个类别索引，那么你可能需要使用functional.argmax()。这个函数会返回输入张量中最大值的索引。
这里有一个例子说明如何使用这些函数：
Python
import torch
import functional as F
# 假设我们有一个包含三个类别的分类问题，并且我们有一个标签张量
labels = sor([2, 0, 1])  # one-hot encoding: [0, 1, 0, 0, 1, 0]
# 使用softmax将标签转换为概率分布
probabilities = F.softmax(labels, dim=1)
print(probabilities)
# 输出：tensor([[0.        , 0.33333334, 0.33333334, 0.        , 0.66666669, 0.        ]])
# 使用argmax到最大概率的类别索引
python trunc函数predicted_classes = F.argmax(probabilities, dim=1)
print(predicted_classes)
# 输出：tensor([2, 0, 1])
请注意，尽管我们在这里使用了独热编码的标签，但argmax函数返回的是类别索引，而不是独热编码。如果你需要独热编码，你可能需要自己创建。

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