tensorflow對tf.argmax()的理解
在tensorflow中，axis=1對列進行操作，axis=0對行進行操作
- 例如，argmax中axis=1就是對(每行中)不同列元素進行比較，得到最大值。
a = [[0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1]]
# axis=1, 每行的不同列進行比較，取對應最大值的索引
tf.argmax(a, 1) => [3 2 1 5]
# axis=０, 每列的不同行進行比較，去對應最大值的索引
tf.argmax(a, 0) => [0 2 1 0 0 3]
相關推薦
tensorflow對tf.argmax()的理解
在tensorflow中，axis=1對列進行操作，axis=0對行進行操作 例如，argmax中axis=1就是對(每行中)不同列元素進行比較，得到最大值。 a = [[0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0
對tensorflow中張量tensor的理解與tf.argmax()函式的用法
對tensorflow中張量tensor的理解： 一維張量： 如a=[1., 2., 3., 0., 9., ]，其shape為(5,)，故當我們選擇維度0時（張量的維度總是從第0個維度開始），實際上是在a的最外層括號上進行操作。 我們畫圖來表示： 二維張量： 如b=[
對Tensorflow中tensor的理解
存儲 四大 sha 代碼 div body tensor 中括號 flow Tensor即張量，在tensorflow中所有的數據都通過張量流來傳輸，在看代碼的時候，對張量的概念很不解，很容易和矩陣弄混，今天晚上查了點資料，並深入了解了一下，簡單總結一下什麽是張量的階，以及
tf.nn.pool()使用例子：TensorFlow對一維資料進行池化
tf.nn.pool()使用例子： 在tensorflow中對一維訊號進行池化操作時使用，輸入資料的維度為三維[batch , in_width, in_channels]。 原文連結： https://www.dotnetperls.com/pool-tensorflow
tensorflow tf.argmax() 用法 例子
轉自：https://blog.csdn.net/Jiaach/article/details/78874704 argmax()官方文件如下： tf.argmax(input, dimension, name=None) Returns the index with t
tf.argmax的axis理解
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() value = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] init = tf.constant_initializer(value) x = tf.
Tensorflow函式用法之tf.argmax
tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引號，如果vector是一個向量，那就返回一個值，如果是一個矩陣，那就返回一個向量，這個向量的每一個維度都是相對應矩陣行的最大值元素的索引號。 import tensorflow as tf imp
Tensorflow中tf.nn.conv2d理解
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name引數用以指定該操作的name，與方法有關的一共五個引數：第一個引數input：指需要做卷積的輸入影象，
對TF座標變換的理解
對TF座標變換的理解 啟動turtle_if_demo.launch檔案 啟動turtle_if_demo.launch檔案 ➜ ~ roslaunch turtle_tf turtle_tf_demo.launch turtle_t
圖示理解卷積運算、逆卷積運算、Tensorflow、tf.nn.conv2d_transpose、Conv2DSlowBackpropInput: Size of out_backprop doesn
卷積運算 這裡以二維卷積為例討論： 正方形輸入(i1=i2=i) 正方形卷積核大小（k1=k2=k） 相同的步長（s1=s2=s） 相同的零填充（p1=p2=p） 第一種情況： s=1,p=0,i=4,k=3 從輸入影象的最右邊開始，一個
tensorflow中tf.maximum,tf.minimum,tf.argmax,tf.argmain的對比
tf.maximum：用法tf.maximum(a,b),返回的是a,b之間的最大值， tf.miniimum：用法tf.miiinimum(a,b),返回的是a,b之間的最小值， tf.argmax：用法tf.argmax(a,dimension),返回的是a中的某個維度
Tensorflow 中的tf.reshape()理解和操作
Tensorflow 中的tf.reshape()前沿： 最近學習Tensorflow, 可以說是感觸頗深，其中tf.reshape()可以說是處理資料格式的好方法，值得
【tensorflow】tf.one_hot,tf.reduce_mean,tf.argmax,tf.equal,tf.cast學習
由於使用tensorflow訓練時經常用到一些對求準確率、損失值、預測值等資料處理的函式，特此記錄一下。 0、準備資料 首先準備一些資料，作為計算後的y值和真實標籤t。 一維，長度是10，代表10組資料，每個數字代表一種類別，共4種類別，0 1
對yield 的理解
cti iter 模型 數據返回 語法 下一個 但是 consumer for in 最近在學習Python的時候看到yield的相關語法，感覺很獨特，相比其他如C/C++的語法比較有意思，於是在看完資料相關章節做一個總結。 yield 是一個類似於 return的
每天一個JS 小demo之韓雪冬輪播圖。主要知識點：html，css布局，對於數組和對象的理解和運用
身高 全局 borde ava ebo 空間 use mouseout desc 1 @charset "utf-8"; 2 /* CSS Document */ 3 4 * { padding: 0; margin: 0; } 5 li { list-st
談談你對Hibernate的理解
其他 onf 數據庫 配置數據庫連接 hql 通過 成就 建立 span 答: 1. 面向對象設計的軟件內部運行過程可以理解成就是在不斷創建各種新對象、建立對象之間的關系，調用對象的方法來改變各個對象的狀態和對象消亡的過程，不管程序運行的過程和操作怎麽樣，本質上都是要得到一
對ES6的理解
否則 fill 方式 更強 es6 理解 箭頭 new reject ES6 ES6的了解es6是一個新的標準，它包含了許多新的語言特性和庫，是JS最實質性的一次升級。比如’箭頭函數’、’字符串模板’、’generators(生成器)’、’async/await’、’解構賦
java序列化對象簡單理解
debug .html 由於 info 傳遞對象 訪問 found 枚舉類型 args 1. 什麽是Java對象序列化 Java平臺允許我們在內存中創建可復用的Java對象，但一般情況下，只有當JVM處於運行時，這些對象才可能存在，即，這些對象的生命周期不會比JVM的生
java中面向對象的理解
log () 屬性 順序執行 pub 類的方法 調用 一個 相對 面對對象就是： 把數據及對數據的操作方法放在一起，作為一個相互依存的整體——對象。對同類對象抽象出其共性，形成類。類中的大多數數據，只能用本類的方法進行處理。類通過一個簡單的外部接口與外界發生關系，對象與對象
python 淺析對return的理解
舉例 什麽 有一個 urn 表示 個數 一個數 es2017 簡單的 最近很忙，但是還是很認真的學習python這個東西，不是出於什麽目的，只是單純的喜歡罷了。最近學習的東西比較簡單，但是也遇到了一些問題，就是比較迷惑人的問題，今天小編就在這裏講講自己的對return的