TensorFlow的argmax和arg_max

大白一枚  记录学习点滴

敲代码时本想敲argmax 结果出来个arg_max

[懵逼状] 突然想搞清有什么区别

tf.argmax() 与 numpy.argmax() 方法的意思是一致的， 即：

    axis = 0 时       返回每一列最大值的位置索引

    axis = 1 时       返回每一行最大值的位置索引

下面是argmax的代码：

    https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/math_ops.py).

    # pylint: disable=redefined-builtin

    # TODO(aselle): deprecate arg_max

    def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None):

      if dimension is not None:

        if axis is not None:

          raise ValueError("Cannot specify both 'axis' and 'dimension'")

        axis = dimension

      elif axis is None:

        axis = 0

      return gen_math_ops.arg_max(input, axis, name)

所以说  argmax()是基于arg_max()的基础上的增添了一项形参，而且还不能同时指定axis和dimension

            若指定了axis，未指定dimension，则直接运行arg_max；

            若未指定axis，指定了dimension，则axis=dimension，运行arg_max；

            若均未指定，则axis=0，运行arg_max。

参考：

https://stackoverflow.com/questions/42287954/tf-argmax-vs-tf-arg-max-in-tensorflow