TensorFlow中tf.argmax()的用法

最新推荐文章于 2025-05-27 16:18:20 发布

象牙塔小明

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分类专栏： TensorFlow

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本文详细解析了TensorFlow中argmax函数的使用方法，包括其参数含义、返回值类型及具体应用实例。通过矩阵和数组的例子，阐述了如何获取最大值的索引，并解释了axis参数的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

官方API的定义

tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None)
Returns the index with the largest value across axes of a tensor.
Args:


input: A Tensor. Must be one of the following types: float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, int16, int8, complex64, complex128, qint8, quint8, qint32, half.

axis: A Tensor. Must be one of the following types: int32, int64. int32, 0 <= axis < rank(input). Describes which axis of the input Tensor to reduce across. For vectors, use axis = 0.

name: A name for the operation (optional).

Returns:

A Tensor of type int64.

关于axis的说明

input可以是数组，矩阵，当input是矩阵（np.mat）时：

axis = 0的时候返回每一列最大值的位置索引
axis = 1的时候返回每一行最大值的位置索引

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = np.mat([0, 0, 1])
y = np.mat([[0, 0, 1], [1, 2, 3]])
x_max_index = tf.argmax(x, 1)
y_max_index = tf.argmax(y, 1)

with tf.Session() as sess:
    x_index = sess.run(x_max_index)
    y_index = sess.run(y_max_index)
    print("x_max_index = ", x_index)
    print("y_max_index = ", y_index)

输出：
x_max_index = [2]
y_max_index = [2 2]

输入和输出的数据类型一样，当输入是array时，输出也是array。不一样的地方在于，当数组是一维数组时，axis只能为0，输出最大数的索引值。

https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.html