tf.argmax()解析

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tf.argmax()解析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引。

代码如下:

import tensorflow as tf
import numpy as np
sess=tf.Session()
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])
a0=tf.argmax(a,axis=0)
a1=tf.argmax(a,axis=1)
a0=sess.run(a0)
a1=sess.run(a1)
b = np.array([[[1, 2, 3,5], [2, 3, 4,8], [5, 1,4, 3]],
[[13 ,4, 3,5], [2,13, 4,8],[8, 4, 7, 32]]
])
b0=tf.argmax(b,axis=0)
b1=tf.argmax(b,axis=1)
b2=tf.argmax(b,axis=2)
b0=sess.run(b0)
b1=sess.run(b1)
b2=sess.run(b2)

print(‘矩阵为二维度状况: ‘)
print(‘first dimension=‘,a0)
print(‘second dimension=‘,a1)
print(‘矩阵为三个维度状况: ‘)
print(‘first dimension=‘,b0)
print(‘second dimension=‘,b1)
print(‘third dimension=‘,b2)



结果如下:

技术图片

 

 

 

 




以上是关于tf.argmax()解析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

张量流:tf.argmax 和切片

绕过tf.argmax是不可区分的

tf.argmax用法

TFboy养成记 tf.cast,tf.argmax,tf.reduce_sum

TensorFlow函数 tf.argmax()

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