deep_learning_Function_tf.argmax()解析

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。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。

　　比如：

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]123

axis = 0:
　　axis=0时比较每一列的元素，将每一列最大元素所在的索引记录下来，最后输出每一列最大元素所在的索引数组。

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]

axis = 1:
　　axis=1的时候，将每一行最大元素所在的索引记录下来，最后返回每一行最大元素所在的索引数组。

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

　　这是里面都是数组长度一致的情况，如果不一致，axis最大值为最小的数组长度-1，超过则报错。
　　当不一致的时候，axis=0的比较也就变成了每个数组的和的比较。

参考文档
tf.argmax的使用
tf.argmax()以及axis解析
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原文链接：https://blog.csdn.net/u012300744/article/details/81240580

巴特西

deep_learning_Function_tf.argmax()解析

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