tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。
import tensorflow as tf
import numpy as np
A = [[1,3,4,5,6]]
B = [[1,3,4], [2,4,1]]
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(tf.argmax(A, 1)))
print(sess.run(tf.argmax(B, 1)))
输出:
[4]
[2 1]
另外一篇参考
tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None)
此函数是对矩阵按行或列计算最大值
参数
-
input:输入Tensor
-
axis:0表示按列,1表示按行
-
name:名称
-
dimension:和axis功能一样,默认axis取值优先。新加的字段
返回:Tensor 一般是行或列的最大值下标向量
例:
import tensorflow as tf
a=tf.get_variable(name='a',
shape=[3,4],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.random_uniform_initializer(minval=-1,maxval=1))
b=tf.argmax(input=a,axis=0)
c=tf.argmax(input=a,dimension=1) #此处用dimesion或用axis是一样的
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(a))
#[[ 0.04261756 -0.34297419 -0.87816691 -0.15430689]
# [ 0.18663144 0.86972666 -0.06103253 0.38307118]
# [ 0.84588599 -0.45432305 -0.39736366 0.38526249]]
print(sess.run(b))
#[2 1 1 2]
print(sess.run(c))
#[0 1 0]
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作者:UESTC_C2_403
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72232807
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