Tensorflow函數之tf.argmax、tf.argmin理解

一、 tf.argmax知識點理解

1.1 作用

找到對應向量或矩陣中的最大值問題。

1.2 表示

tf.argmax的完整表示：tf.argmax(input,axis)
1、input可以是向量、或者矩陣（沒有數值，單獨一個數，沒有比較的意義）。
2、根據axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引。
3、當axis=0，表示比較列，返回每列最大值的索引。當axis=1，表示比較行，返回每行最大值的索引。

1.3 實例

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
A = [[1,3,4,5,6]] #1*5矩陣
B = [[1,3,4], [2,4,1]] #2*3矩陣
C = [1,2,5,7]#向量
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(A, 0)))#在A矩陣中對比每列,結果返回向量
    print(sess.run(tf.argmax(B, 0)))#在B矩陣中對比每列
    print(sess.run(tf.argmax(A, 1)))#在A矩陣中對比每行
    print(sess.run(tf.argmax(B, 1)))#在B矩陣中對比每行
    print(sess.run(tf.argmax(C, 0)))#對C向量，只能比較行，結果返回數值

結果：
[0 0 0 0 0]
[1 1 0]
[4]
[2 1]
3

二、 tf.argmin知識點理解

與tf.argmax目的相反，用法相似。

2.1 作用

找到對應向量或矩陣中的最小值問題。

2.2 表示

tf.argmin的完整表示：tf.argmininput,axis)
1、input可以是向量、或者矩陣（沒有數值，單獨一個數，沒有比較的意義）。
2、根據axis取值的不同返回每行或者每列最小值的索引。
3、當axis=0，表示比較列，返回每列最小值的索引。當axis=1，表示比較行，返回每行最小值的索引。

2.3 實例

還是上一個例子爲標準，僅更改tf.argmax爲tf.argmin，具體代碼如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
A = [[1,3,4,5,6]]
B = [[1,3,4], [2,4,1]]
C = [1,2,5,7]
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmin(A, 0)))
    print(sess.run(tf.argmin(B, 0)))
    print(sess.run(tf.argmin(A, 1)))
    print(sess.run(tf.argmin(B, 1)))
    print(sess.run(tf.argmin(C, 0)))

輸出：
[0 0 0 0 0]
[0 0 1]
[0]
[0 2]
0