定义为
def arg_max(input, dimension, name=None)
作用是取行或者列的最大值的位置。
input:
类型为 float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, int16, int8, complex64, complex128, qint8, quint8, qint32, half的tensor
dimension:
必须为int32, int64. int32,取值为0或1.
name:
名字
returns:
返回一个tensor
例如以下测试
import tensorflow as tf list_a = [[1,2,3,4,5], [3,3,3,1,6], [5,1,2,1,1]] sess = tf.InteractiveSession() argmax0 = tf.arg_max(list_a, 0) print("argmax 0={}".format(argmax0.eval())) argmax1 = tf.arg_max(list_a, 1) print("argmax 1={}".format(argmax1.eval()))
结果为
argmax 0=[2 1 0 0 1]
argmax 1=[4 4 0]
本文详细介绍了TensorFlow中arg_max函数的使用方法及参数解释,包括输入数据类型、维度选择以及返回值的含义。通过示例展示了如何在不同维度上获取最大值的位置,适用于需要进行数据最大值定位的机器学习任务。
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