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 npimport tensorflow as tfa=np.array([[1,2,3]])with tf.Session() as sess:    print(sess.run(…

首先,明确一点,tf.argmax可以认为就是np.argmax.tensorflow使用numpy实现的这个API.    简单的说,tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标.    这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢?    这里面就涉及到一个概念:axis.上面例子中的1和0就是axis.我先笼统的解释这个问题,设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算…

tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) 此函数是对矩阵按行或列计算最大值   参数 input:输入Tensor axis:0表示按列,1表示按行 name:名称 dimension:和axis功能一样,默认axis取值优先.新加的字段 返回:Tensor  一般是行或列的最大值下标向量   例:…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6758953.html 官方API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…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

[Tensorflow] tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法 作用:输出正确的预测结果利用tf.argmax()按行求出真实值y_.预测值y最大值的下标,用tf.equal()求出真实值和预测值相等的数量,也就是预测结果正确的数量,tf.argmax()和tf.equal()一般是结合着用. 具体讲解:correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) 1.tf.e…

tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) Returns the index with the largest value across axis of a tensor. input is a Tensor and axis describes which axis of the input Tensor to reduce across. For vectors, use axis = 0. For your specifi…

tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引. 代码如下: import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])a0=tf.argmax(a,axis=0)a1=tf.argmax(a,axis=1)a0=sess.run(a0)a1=sess.run(a1)b = np…

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe…

关于tensorflow里多维数组(主要是四维)的组织形式之前一直没弄懂,最近遇到相关问题,算是搞清楚了一些东西,特别记下来,免得自己又遗忘了. 三维形式能很简单的脑补出来三维的形状,不再赘述. 之前一直纠结四维的时候数据是怎样填充的.特别是遇到深度学习的时候输入都是[batch,height,width,channel],这种四维的张量的时候,是怎样个数据的形状. 先看代码: prediction2 = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,14,14,15,1,…