tensorflow.argmax

`tensorflow.argmax` 是一个函数，它可以帮助我们在张量（tensor）中找到最大值所在的位置。具体来说，它会返回一个张量中最大值所在的索引值。这个函数有两个参数：`input` 和 `axis`。其中，`input` 表示我们要在哪个张量中寻找最大值，`axis` 则表示我们要在哪个维度上进行查找。例如，如果我们想在一个形状为 (2,3) 的张量中找到每一行中最大值所在的列索引，那么可以这样写：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_indices = tf.argmax(x, axis=1)

print(max_indices)

输出结果为：

tf.Tensor([2 2], shape=(2,), dtype=int64)

这说明在第一行中，最大值（即 3）在第 2 列，而在第二行中，最大值（即 6）也在第 2 列。因此，`tf.argmax` 的返回值就是一个一维张量，其中包含了每一行中最大值所在的列索引。

相关问题

tf.argmax()

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：

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。

np.argmax能用于tensor吗

可以，`np.argmax`可以用于numpy数组和tensor。如果你想在PyTorch中使用`argmax`函数，可以使用`torch.argmax`函数。例如，如果你有一个PyTorch张量`x`，并想找到它的最大值，你可以这样做：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_indices = torch.argmax(x)
print(max_indices)  # 输出：tensor(5)

如果你想在TensorFlow中使用`argmax`函数，可以使用`tf.argmax`函数。例如，如果你有一个TensorFlow张量`x`，并想找到它的最大值，你可以这样做：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
max_indices = tf.argmax(x)
print(max_indices)  # 输出：tf.Tensor([1 1 1], shape=(3,), dtype=int64)

需要注意的是，这两个函数返回的最大值索引的形状可能是不同的，具体取决于输入张量的形状。