網上資料一堆,看到頭暈.結合書上一些寫法,做個總結.不足之處,歡迎指正!
原型:tf.argmax(array,axis)
用途:針對傳入函數的axis參數,去選取array中相對應軸元素值大的索引!
千言萬語,不如代碼來的實際!
A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4], [2,4,1]] C = [[[16,6,3],[4,6,5]], [[8,7,9], [11,12,10]]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax(A, 0))) print(sess.run(tf.argmax(A, 1))) print(sess.run(tf.argmax(B, 0))) print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) print(sess.run(tf.argmax(C, 0))) print(sess.run(tf.argmax(C, 1))) print(sess.run(tf.argmax(C, 2))) ''' [0 0 0 0 0] #(A,0) 在向量列中找最大值的索引,而每個數據在每列中都是最大的(因為只有一個數),故返回[0 0 0 0 0] [4] #(A,1) 在向量行中找最大值的索引,6結果最大,最后返回6的序號[4]
[1 1 0] #(B,0) 在矩陣列中找最大值的索引, 1 2最大值為2,故返回1 3 4最大值為4,故返回1 4 1最大值為4,故返回0
最后返回[1 1 0] [2 1] #(B,1) 在矩陣行中最大致的索引, 1 3 4最大值為4,故返回2 2 4 1最大值為4,故返回1 最后返回[2,1]
#(C,0) 在矩陣第0軸找最大值的索引, 16 8最大值為16,故返回1 6 7最大值為7,故返回1 相類似,
最后5 10最大值為10,故返回1 最后返回[[1 1 0]
[1 1 1]]
[[0 1 1] [1 1 1]]
#(C,1) 在矩陣第1軸找最大值的索引, 16 4最大值為16,故返回0 6 6最大值為6,故返回0
相類似,最后9 10最大值為10,故返回1 最后返回[[0 0 1]
[1 1 1]] [[0 0 1] [1 1 1]]
#(C,2) 在矩陣第2軸找最大值的索引, 16 6 3中最大值為16,故返回0 4 6 5最大值為6,故返回1
8 7 9最大值為9,故返回2 11 12 10最大值為12,故返回1 最后結果為[[0 1]
[2 1]] [[0 1] [2 1]] '''
歡迎指正!