test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1)什么意思

这行代码的意思是在test_batch_pres这个数组的第一维度上找到每个元素的最大值，并返回它们的索引。具体来说，如果test_batch_pres是一个二维数组，则该代码将返回一个一维数组，其中每个元素是test_batch_pres相应行中最大值的列索引。如果test_batch_pres是一个多维数组，则该代码将在第一维度上执行相同的操作，并返回一个低一维的数组。

相关问题

for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1)

这段代码看起来是用于对测试数据集进行预测和评估的部分。首先，它使用一个循环来迭代测试数据集(test_ds)中的批量图像和标签。然后，使用model.predict()方法对测试批量图像进行预测。接下来，使用np.argmax()函数找到每个批量标签和预测结果中的最大值索引，以便进行后续的评估和比较。

np.argmax(y_pre, axis=1是做什么

这是在一个预测结果的概率分布中，返回最大概率对应的类别标签。其中，y_pre是一个形状为(batch_size, num_classes)的矩阵，表示每个样本属于每个类别的概率分布。axis=1表示在每一行中找到最大值的索引，也就是最可能的类别标签。函数返回一个形状为(batch_size,)的一维数组，其中每个元素都是对应样本的最可能的类别标签。