返回跨张量维度的最大值的索引。
用法
tf.raw_ops.ArgMax(
input, dimension, output_type=tf.dtypes.int64, name=None
)
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
。 -
dimension
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。说明要减少的输入张量的维度。对于向量,使用维度 = 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
。
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.argmax(input = a)
c = tf.keras.backend.eval(b)
# c = 4
# here a[4] = 166.32 which is the largest element of a across axis 0
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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.raw_ops.ArgMax。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。