返回张量轴上具有最小值的索引。 (不推荐使用的参数)
用法
tf.compat.v1.argmin(
input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=tf.dtypes.int64
)
参数
-
input
一个Tensor
。必须是以下类型之一:float32
,float64
,int32
,uint8
,int16
,int8
,complex64
,int64
,qint8
,quint8
,qint32
,bfloat16
,uint16
,complex128
,half
,uint32
,uint64
,bool
。 -
axis
一个Tensor
。必须是以下类型之一:int32
,int64
。 int32 或 int64,必须在[-rank(input), rank(input))
范围内。说明要减少输入张量的哪个轴。对于向量,使用axis = 0。 -
output_type
一个可选的tf.DType
来自:tf.int32, tf.int64
。默认为tf.int64
。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
Tensor
类型为output_type
。
警告:不推荐使用某些参数:(dimension)
。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:改用 axis
参数
请注意,在平局的情况下,不能保证返回值的身份。
用法:
import tensorflow as tf
a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3]
b = tf.math.argmin(input = a)
c = tf.keras.backend.eval(b)
# c = 0
# here a[0] = 1 which is the smallest element of a across axis 0
相关用法
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- Python tf.compat.v1.assert_non_positive用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_integer用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_greater用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_non_negative用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_rank_at_least用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_less用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_rank_in用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.assert_greater_equal用法及代码示例
- Python tf.compat.v1.autograph.to_code用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.argmin。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。