tf.argmax(vector,axis)函数的使用

1.返回值

vector为向量，返回行或列的最大值的索引号；

vector为矩阵，返回值是向量，返回每行或每列的最大值的索引号。

2.参数

vector为向量或者矩阵

axis = 0 或1

0：返回vector中每列的最大值的索引号

1：返回vector中每行的最大索引号

3.例子

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=np.array([[1,2,3]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(a,1)))
>>>[2]
#表示返回行向量[1,2,3]的行最大值3的索引号是2

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=np.array([[1,2,3]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(a,0)))
>>>[0 0 0]
#表示返回行向量[1,2,3]的每列最大值，因为每列只有一个数，所以返回下标为0 0 0 

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=np.array([[1,2,3],[4,5,2],[-1,2,3]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(a,0)))
>>>[1 1 0]
#表示返回矩阵[1,2,3;4,5,2;-1,2,3]中每列的最大值的索引号1 1 0

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=np.array([[1],[2],[5]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(a,0)))
>>>[2]
#表示返回列向量的列最大值的索引号

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=np.array([[1],[2],[5]])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(a,1)))
>>>[0,0,0]
#表示返回列向量的行最大值的索引号，因为每行只有一个数，所以返回0 0 0