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Tensorflow Argmax：“轴”和“维度”参数有什么区别？

在TensorFlow中，argmax函数用于返回张量中指定维度上的最大值的索引。它接受两个参数：轴（axis）和维度（dimension），它们有以下区别：

轴（axis）：轴指定了在哪个维度上进行最大值的计算。它是一个整数值，表示张量的维度索引，从0开始计数。例如，对于一个形状为(3, 4, 5)的三维张量，轴的取值范围为0、1、2，分别对应于第一个维度、第二个维度和第三个维度。
维度（dimension）：维度指定了返回结果的维度。它是一个整数值，表示输出张量的维度索引，从0开始计数。例如，对于一个形状为(3, 4, 5)的三维张量，维度的取值范围为0、1、2，分别对应于第一个维度、第二个维度和第三个维度。

区别在于轴参数用于指定在哪个维度上进行最大值的计算，而维度参数用于指定返回结果的维度。轴参数决定了argmax函数沿着哪个维度计算最大值，而维度参数决定了返回结果的维度。

举个例子，假设有一个形状为(2, 3)的二维张量A，其元素为：

A = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6]]

如果我们使用轴参数为1，维度参数为0，则argmax函数将沿着第二个维度（列）计算最大值，返回结果的维度为第一个维度（行）。因此，结果将是一个形状为(2,)的一维张量，其元素为：

[2, 2]

这表示在每一行中，索引为2的元素（即第三列）是最大值。

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张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）

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TensorFlow2 一小时学会基本操作 3

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使用TensorFlow实现手写识别（Softmax）

开始之前先将下面代码拷贝到pycharm中，试试能否运行（不必懂，主要先试运行，测试环境是否有问题）。...索引-像素图每个图片有一个标签，代表它是数字几，那么下图的横坐标代表图片索引，纵坐标代表数字几。 ?...、参数、用的激活函数、损失函数等等，把公式先写好，未知数用一个占位符先占着，这里的x就是上图中的[x1,x2,x3,x4]，None代表该维度可以任意长。...b的维度代表10个类，初始化成0。...(y, 1)第二个参数代表维度，correct_prediction给了我们一个布尔列表； accuracy一句将布尔集合转换为数字集合，比如[True, True, False, False, False

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8. 降维

调参 2.6 LLE 2.7 其他方法本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。...中文翻译参考特征维度太大，降维加速训练能筛掉一些噪声和不必要的细节更高维度的实例之间彼此距离可能越远，空间分布很大概率是稀疏的 1. 降维方法 1.1 投影 ?...将数据投影到方差最大的轴（损失更少的信息）或者理解为，点到该轴的均方距离最小矩阵的 SVD分解可以帮助找到主成分 X_centered=X-X.mean(axis=0) U,s,V=np.linalg.svd...（例如95%）的维度即可 pca=PCA() pac.fit(X) cumsum=np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_) d=np.argmax(cumsum>...调参由于 kPCA 是无监督学习算法，没有明显的性能指标帮助选择参数使用网格搜索来选择最佳表现的核方法和超参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV

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mnist手写数字识别（TensorFlow-GPU）------原理及源码

三、构建模型（1）定义学习参数在TensorFlow里，使用Variable来定义学习参数。...模型也需要权重值和偏置量，它们被统一叫做学习参数一个Variable代表一个可修改的张量，定义在TensorFlow的图（一个执行任务）中，其本身也是一种变量。...(2) 定义输出节点有了输入和模型参数，接着便可以将它们串起来构建成真正的模型。...将这个结果作为一次正向传播的误差，通过梯度下降的优化方法找到能够使这个误差最小化的b和W的偏移量。更新b和W，使其调整为合适的参数。整个过程就是不断地让损失值（误差值cost）变小。...我们可以看到在测试集中随机取到两个数字进行预测的时候，在这里取的是0和2预测结果与所打的标签是相同的，对应的总的准确度有80%。到此mnist手写数据集识别就完成了。

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独家 | 一文读懂TensorFlow基础

(output,1) == np.argmax(mnist.test.labels,1))) 我们也可以让TensorFlow来执行比较，这在很多时候更为方便和高效。...TensorFlow中也有类似的argmax函数。...TensorFlow中，tf.nn.conv2d函数实现卷积层前向传播的算法。这个函数的前两个参数分别表示输入数据x和权重W，均为4个维度的张量，如前所述。...它的参数与tf.nn.conv2d类似，只不过第二个参数设置的不是权重而是采样窗口的大小，用长度为4的数组表示，对应输入数据的4个维度。...输入数据尺寸为，有64个特征，输出1024个神经元。由于是全连接，输入数据x和权重W都应为2维的张量。全连接参数较多，这里引入Dropout避免过拟合。

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神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）

图像张量的第一个轴告诉我们，我们有一批十张图像。这十个图像具有一个高度和宽度为28的单一颜色通道。标签张量的单轴形状为10，与我们批中的十张图像相对应。每个图像一个标签。好的。...为此，我们在预测张量上调用argmax() 函数，并指定第二维。第二个维度是我们的预测张量的最后一个维度。...请记住，在我们所有关于张量的工作中，张量的最后一个维度始终包含数字，而其他所有维度都包含其他较小的张量。在预测张量的情况下，我们有十组数字。...我们有十个数字，因为有十个图像。一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。...eq() 函数计算argmax输出和标签张量之间的逐元素相等运算。如果argmax输出中的预测类别与标签匹配，则为1，否则为0。

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独家 | 手把手教TensorFlow（附代码）

(output,1) == np.argmax(mnist.test.labels,1))) 我们也可以让TensorFlow来执行比较，这在很多时候更为方便和高效。...TensorFlow中也有类似的argmax函数。...TensorFlow中，tf.nn.conv2d函数实现卷积层前向传播的算法。这个函数的前两个参数分别表示输入数据x和权重W，均为4个维度的张量，如前所述。...它的参数与tf.nn.conv2d类似，只不过第二个参数设置的不是权重而是采样窗口的大小，用长度为4的数组表示，对应输入数据的4个维度。...输入数据尺寸为，有64个特征，输出1024个神经元。由于是全连接，输入数据x和权重W都应为2维的张量。全连接参数较多，这里引入Dropout避免过拟合。

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TensorFlow入门1-minist

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets mnist = read_data_sets...('MNIST_data/', one_hot=True) import tensorflow as tf # 这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的 # x不是一个特定的值，而是一个占位符...placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # W参数矩阵784行，10列 W = tf.Variable(tf.zeros([784...(init) sess.run(testArgmax) 输出（第二个参数为0，取出每一列最大值的索引） array([1, 0, 1]) testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],...[78,21,45]],1) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(testArgmax) 输出（第二个参数为

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TensorFlow版本号升至1.0，正式版即将到来

/releases 主要特性和提升 --TensorFlow Debugger (tfdbg)：命令行接口和API --增加新的python 3 docker 镜像 --使pip 包兼容pypi。...--tf.reverse 现在是将轴的索引反转。例如，tf.reverse(a, [True, False, True]) 现在必须写成tf.reverse(a,[0, 2])。...--以下Python 函数有参数修改，以在引用特定维度时使用axis. 我们目前基于兼容性的考量而保留了原来的关键词参数，但我们将在1.0 final 版中移除它们。...--tf.argmax: dimension 变成axis --tf.argmin: dimension 变成axis --tf.count_nonzero: reduction_indices 变成axis...--tf.zeros_initializer() 和tf.ones_initializer() 现在返回一个callable，其必须用initializer 参数调用，在你的代码中用tf.zeros_initializer

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【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

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TF图层指南：构建卷积神经网络

如果您已经有CNN和TensorFlow的Estimator经验，并且直观地找到上述代码，您可能需要略过这些部分，或者跳过“训练和评估CNN MNIST分类器”。...（无填充，a通过28x28张量的5x5卷积将产生24x24张量，因为有24x24个位置从28x28网格中提取5x5瓦。）该activation参数指定应用于卷积输出的激活函数。...这depth是10因为我们有10个可能的目标类，每个数字一个。接下来，我们onehot_labels从我们的逻辑层计算预测的交叉熵和softmax。...我们可以使用以下tf.argmax 函数找到该元素的索引： tf.argmax(input=logits, axis=1) 该input参数指定提取最大值的张量 - 这里logits。...该axis参数指定的轴input 张量沿找到最大的价值。在这里，我们想要找到索引为1的维度上的最大值，这对应于我们的预测（回想我们的对数张量具有形状）。

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