即 取出每一项的最大值的索引
probabilities是shape=(B,N,class)的深度学习输出。N个样本，每个样本有长为(class)的可能性向量。
选取class中最大的一位的索引，作为预测标签
使用代码
label= np.argmax(probabilities, axis=-1)
以压缩axis=-1最后一维为准，找出每一个项的最大值的索引。
输出的label的shape=(B,N)。
测试代码：
probabilities = np.random.randn(4,5) label = np.argmax(probabilities,axis=-1)
结果如下
