tf.argmax是一個耗時逐漸累加的操作
在呼叫訓練好的模型進行圖片分類時，其中的一個操作是分析logits中數值最大的元素的下標，也就是argmax方法。但在實際執行時發現，隨著分類程序的推進，影象分類耗時越來越長，對各部分操作耗時進行統計，發現問題出在tf.argmax()操作。
為了確保分類效率，可以採用numpy庫的argmax函式代替之，具體如下：
# 原始的argmax操作
indicies = tf.argmax(logits, 1).eval()
# 修改之後的argmax操作
indicies = np.argmax(logits, axis = 1)
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