【Numpy】运算符号

最新推荐文章于 2025-07-22 12:55:31 发布

Walka

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文章标签： numpy python 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Walka/article/details/129203864

文章展示了如何使用TensorFlow的tf.math.argmax函数在不同轴(axis)上找到最大值的索引。给定一个形状为[3,4,5]的张量embeddings，分别沿最后一个维度(-1)，第二个维度(1)和第一个维度(0)进行操作，得出不同维度上的最大值索引。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

形状与axis

设embeddings是一个shape=[3,4,5]的矩阵，可理解为3块4行5列，如下：

embeddings =    [[[-0.30166972  0.25741747 -0.07442257  0.24321035 -0.3538919 ]
                  [-0.22572032  0.1288028  -0.4686908  -0.07217035  0.05287632]
                  [ 0.15845934  0.07064888  0.00922218  0.2841002  -0.24992025]
                  [ 0.43347922 -0.43738696 -0.08176881  0.34185413 -0.2826353 ]]
                
                 [[-0.08590135  0.06792518 -0.07807922 -0.28746927 -0.10613027]
                  [ 0.07476929  0.132256   -0.0926154   0.39621904  0.2497718 ]
                  [-0.15389556  0.0867373   0.19403657 -0.11003655  0.317669  ]
                  [ 0.3949038  -0.17275128  0.34710506 -0.02576578 -0.17427891]]
                
                 [[-0.27703786  0.02631402  0.22129896 -0.07714707  0.41439041]
                  [-0.08512023  0.19059369 -0.13418713 -0.12881753 -0.26143318]
                  [-0.333749    0.27034065  0.45429572 -0.46164128 -0.3955955 ]
                  [ 0.24430516 -0.3841647   0.37126407 -0.463441   -0.1441828 ]]]

a = tf.math.argmax(embeddings, axis=-1)   # tf.math.argmax=tf.argmax，用来返回最大数值对应的index
b = tf.math.argmax(embeddings, axis=1)
c = tf.math.argmax(embeddings, axis=0)

得到
[[1 1 3 0]
[1 3 4 0]
[4 1 2 2]] # axis=-1，沿着最后一个维度“列”, shape=[3,4]

[[3 0 2 3 1]
[3 1 3 1 2]
[3 2 2 0 0]] # axis=1, 沿着第二个维度“行”，shape=[3,5]

[[1 0 2 0 2]
[1 2 1 1 1]
[0 2 2 0 1]
[0 1 2 0 2]] # axis=0,沿着第一个维度“块”，块和快叠加在一起，对应位置（如左上角）的加起来， shape=[4,5]