argmax是返回最大值的索引,第二个参数是对应的维数,0就是按第一维元素(行)取值,即同列的每一行,指定第二个参数为1,则按第二维(列)的元素取值,同行的每一列
import tensorflow as tf
import numpy as np
arr1=np.array([1,3,2,5,7,0])
arr2=np.array([[1,2,3],[3,2,1],[4,7,2],[8,3,2]])
print('arr1=',arr1)
print('arr2=',arr2)
argmax_1=tf.argmax(arr1)
#指定第二个参数0,按第一维元素(行)取值,即同列的每一行
argmax_20=tf.argmax(arr2,0)
#指定第二个参数为1,则按第二维(列)的元素取值,同行的每一列
argmax_21=tf.argmax(arr2,1)
#指定第二个参数为-1,则最后维的元素取值
argmax_22=tf.argmax(arr2,-1)
with tf.Session() as sess:
print(argmax_1.eval())
print(argmax_20.eval())
print(argmax_21.eval())
print(argmax_22.eval())