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：

1. 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。
2. 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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