Tensorflow函数：tf.zeros ,tf.argmax

tf.zeros函数

tf.zeros(
    shape,
    dtype=tf.float32,
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/array_ops.py.

创建一个所有元素都设置为零的张量. 

该操作返回一个带有形状shape的类型为dtype张量,并且所有元素都设为零.

例如：

tf.zeros([3, 4], tf.int32)  # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

函数参数：

• shape：整数、整数元组或类型为int32的1维Tensor的列表.
• dtype：结果Tensor中元素的类型.
• name：操作的名称(可选).

函数返回值：

tf.zeros函数返回将所有元素设置为零的张量

 

 

 

tf.argmax是tensorflow用numpy的np.argmax实现的，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值，常用于metric（如acc）的计算

tf.argmax()函数中有个axis参数（轴），该参数能指定按照哪个维度计算。
如 在矩阵的结构中，axis可被设置为0或1，分别表示
0：按列计算，1：行计算

下面是具体的示例，便于直观理解（因tf.argmax()的axis的用法与numpy中的argmax相同，为方便起见，本文使用了numpy.argmax()用于示例）

1.  

axis=0

 

当axis=0时，以列为单位，第一列的最大值为索引为3的8，所以第一个值为3，以此类推

 

1.  

axis=1

 

当axis=1时，以行为单位，第一行的最大值为索引为2的3，所以第一个结果为2