解释tf.arg_max的用法及该函数的各个参数

tf.arg_max函数用于返回张量中最大值的索引。该函数的参数包括输入张量和维度。其中，输入张量是需要查找最大值的张量，维度是需要查找最大值的维度。例如，如果输入张量是一个形状为[3, 4, 5]的张量，而维度是1，则函数将返回一个形状为[3, 5]的张量，其中每个元素是在第1维中最大值的索引。

需要注意的是，tf.arg_max函数已经被tf.math.argmax函数所取代，建议使用tf.math.argmax函数。

相关问题

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_predict,1),tf.argmax(y_actual,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))

这是一个用于计算模型准确率的代码片段。其中，y_predict是模型的预测结果，y_actual是真实标签。tf.argmax()函数用于获取每个样本的预测结果和真实标签中概率最大的类别（即预测结果和真实标签的索引）。tf.equal()函数用于比较预测结果和真实标签是否一致，返回一个布尔类型的张量。tf.cast()函数用于将布尔类型的张量转换为浮点类型的张量。tf.reduce_mean()函数用于计算张量中所有元素的平均值，即准确率。最终，accuracy变量表示模型的准确率。

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

这段代码是一个基于卷积神经网络的分类器模型，以下是每一行代码的详细解释：

conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')

使用 `tf.contrib.layers.convolution2d` 函数对 `pool1` 进行卷积操作，其中 `N_FILTERS` 表示卷积核的数量，`FILTER_SHAPE2` 是一个 2 维的列表，表示卷积核的大小，`padding='VALID'` 表示边缘不填充。

pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])

对 `conv2` 进行池化操作，使用 `tf.reduce_max` 函数对每个卷积核的输出进行最大化，再使用 `tf.squeeze` 函数将第二维的大小为 1 的维度去掉。

logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)

使用 `tf.contrib.layers.fully_connected` 函数连接一个全连接层，其中 `pool2` 是输入，`15` 是输出的类别数，`None` 表示没有激活函数。

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)

计算损失，使用 `tf.losses.softmax_cross_entropy` 函数计算多分类交叉熵损失，其中 `target` 是目标标签，`logits` 是模型的输出。

train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=0.01)

使用 `tf.contrib.layers.optimize_loss` 函数进行优化，其中 `loss` 是损失函数，`tf.contrib.framework.get_global_step()` 获取全局步数，`optimizer='Adam'` 使用 Adam 优化器，`learning_rate=0.01` 设置学习率。

return ({
            'class': tf.argmax(logits, 1),
            'prob': tf.nn.softmax(logits)
        }, loss, train_op)

返回一个字典，包含了模型的输出和损失，其中 `'class'` 表示预测的类别，使用 `tf.argmax` 函数取最大值的索引作为预测结果，`'prob'` 表示预测的概率，使用 `tf.nn.softmax` 函数进行归一化处理。