Python tf.raw_ops.ArgMin用法及代码示例

返回跨张量维度的最小值的索引。

用法

tf.raw_ops.ArgMin(
    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)。

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.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

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.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。