Tensorflow——tf.argmax()解析

简介

tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。

定义如下：
def argmax(self, axis=None, fill_value=None, out=None):

tf.argmax()的参数：比如，tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢？

例子

test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])
np.argmax(test, 0)　　　＃输出：array([3, 3, 1]
np.argmax(test, 1)　　　＃输出：array([2, 2, 0, 0]

tf.argmax(array, 1)

等于1的时候，比较范围缩小了，只会比较每个数组内的数的大小，结果也会根据有几个数组，产生几个结果。

test[0] = array([1, 2, 3])  #2
test[1] = array([2, 3, 4])  #2
test[2] = array([5, 4, 3])  #0
test[3] = array([8, 7, 2])  #0

tf.argmax(array, 0)

你就这么想，0是最大的范围，所有的数组都要进行比较，只是比较的是这些数组相同位置上的数：

test[0] = array([1, 2, 3])
test[1] = array([2, 3, 4])
test[2] = array([5, 4, 3])
test[3] = array([8, 7, 2])
# output   :    [3, 3, 1]