torch.max()在三维张量中的使用

学voxelnet的代码遇到了max（）用于三维向量的问题，网上的资料都是二维的，想了很久，虽然还是不太明白，但还是把思考过程发出来，抛砖引玉，希望有高手指点一二。
摘自pytorch中文文档
“返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。
输出形状中，将dim维设定为1，其它与输入形状保持一致。”
实际被指定的维度直接消失了。
个人关于dim维度的理解：dim维可以看作最小比较单位，dim维度之后的维度统统视作一个整体参与比较，比较的方法就是对整体内每一个值比较取最大值。
tensor([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]])

t.max(x,0)[0]:
tensor([ 4, 5, 6, 7])

 dim=0，比较的对象是[ 0,  1,  2,  3]与 [ 4,  5,  6,  7]，得到的结果是[ x1,  x2,  x3,  x4],xn分别为比较对象中各位对应的最大值。  

torch.max()在三维张量中的使用最先出现在Python成神之路。