tf.argmax函数

博客介绍了TensorFlow里tf.argmax函数,当axis=0时求每列最大值的索引,axis=1时求每行最大值索引,且其行列表示与通常认知相反,还给出了代码示例。

tf.argmax(A,axis=0)

axis=0 求每列对大值的索引
axis=1 求每行最大值索引
似乎与通常的0为行,1为列正好相反!!!

代码示例


import tensorflow as tf
import numpy as np
A=np.zeros([3])
B=np.zeros([3,1])
C=np.array([[1,11,22,3],
            [22,1,2,1],
            [11,12,2,121]] )
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    print(A)
    print(B)
    print("A的维度",tf.rank(A).eval())
    print("B的维度",tf.rank(B).eval())
    print("B的shape",tf.shape(B).eval())
    print("C的每列最大值索引",tf.argmax(C,axis=0).eval())
    print("C的每行最大值索引",tf.argmax(C,axis=1).eval())

output

[0. 0. 0.]
[[0.]
 [0.]
 [0.]]
A的维度 1
B的维度 2
B的shape [3 1]
C的每列最大值索引 [1 2 0 2]
C的每行最大值索引 [2 0 3]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值