tf.argmax()
时间: 2023-09-23 22:07:44 浏览: 49
在 TensorFlow 中,`tf.argmax()` 函数用于返回张量沿着指定维度上的最大值的索引。具体来说,它可以用于找到张量中最大值所在的位置。
例如,对于一个形状为 `[3, 4]` 的张量 `x`,如果我们想要找到每一行中最大值所在的索引,那么可以使用以下代码:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
max_indices = tf.argmax(x, axis=1)
print(max_indices) # 输出 [3 3 3]
```
在上面的代码中,`tf.argmax()` 函数的第一个参数是要寻找最大值的张量,第二个参数 `axis=1` 指定了沿着第二个维度(即列)进行计算。因此,`max_indices` 中的第一个元素 3 表示第一行中最大值 4 所在的列索引,第二个元素 3 表示第二行中最大值 8 所在的列索引,以此类推。
相关问题
predicted = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.cast(y_data, tf.int64)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(predicted, tf.float32))
这段代码是用于计算模型的准确率的。
首先,`tf.argmax(y, 1)`用于获取模型输出`y`的最大概率所对应的类别索引,其第二个参数`1`表示在每一行中获取最大值所在的列索引。
然后,`tf.cast(y_data, tf.int64)`将真实标签数据类型转换为`int64`类型。
接着,`tf.equal()`函数将两者进行比较,返回一个布尔型的张量,表示每个样本是否预测正确。
最后,`tf.cast()`函数将布尔型的张量转换为浮点型的张量,并且使用`tf.reduce_mean()`函数计算出平均准确率。
注意,这段代码的前提是`y`和`y_data`的维度要相同,即`y`的第一个维度(batch size)和`y_data`的第一个维度(样本数)要相同。
解释 predicted_class = tf.argmax(features)
predicted_class = tf.argmax(features) 是一个 TensorFlow 操作,它接收一个特征张量作为输入,然后返回该张量中值最大的元素所在的索引。在机器学习领域,我们通常使用此操作来确定给定输入的输出类别。例如,在图像分类任务中,我们可以使用预测类别进行分类,使用此操作来确定预测值所对应的类别。
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