TensorFlow中的tf.argmax函数

一、 tf.argmax函数是什么

tf.argmax是TensorFlow中常用的函数之一，用来返回tensor中最大值的索引。在一个向量中，tf.argmax可以帮助我们找到向量中的最大值，返回值是最大值所在的索引；在一个矩阵中，tf.argmax可以帮助我们找到每一行或者每一列的最大值，分别返回每一行或者每一列最大值所在的索引。tf.argmax的具体用法如下：

tf.argmax(
   input,                 # 要查找最大值的tensor，必填参数，一般为一个张量变量
   axis=None,             # 默认是从整个输入中查找最大值的位置。可以是int类型的，代表所需查询的轴的维度
   output_type=tf.int64   # 输出数据类型，可选参数，一般为int
)

二、 tf.argmax函数的使用场景

tf.argmax经常被用来进行分类问题中的预测，当我们对一个输入做出一个预测时，输出的标签一般是一个独热向量(one-hot vector)，独热向量的值为1的位置表示这个输入所属的类别。使用tf.argmax就可以方便地找到这个位置，从而得到该输入所属的标签。

此外，tf.argmax也可以用于在已有的数据集上计算准确率或者查看网络分类的情况等等。在神经网络的训练中，我们可以利用tf.argmax函数来计算我们的模型在单批次或者整个数据集上的准确性，进而进行后续模型的调整或优化。

三、 tf.argmax函数的参数详解

tf.argmax函数有三个参数，下面分别进行详解：

1、input

input是tf.argmax函数中要查找最大值的tensor，input一般为一个张量变量，可以是一个向量、矩阵、或者高阶的tensor。下面给出一些常用的使用方式：

1) 返回张量中最大值的所在位置

import tensorflow as tf
input = tf.constant([1, 3, 5, 7, 9])
pred = tf.argmax(input)
with tf.Session() as sess:
   output = sess.run(pred)
   print("output:", output)   # output: 4

2) 按照某一维度返回张量中最大值的所在位置

import tensorflow as tf
input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pred = tf.argmax(input, axis=1)   # 返回每行最大值所在的位置
with tf.Session() as sess:
   output = sess.run(pred)
   print("output:", output)   # output: [2, 2, 2]

2、axis

axis是查找最大值的维度，axis是一个可选参数，如果不指定，函数会从整个输入中查找最大值的位置。如果我们想要查找每一行或每一列的最大值，就要指定axis的值，最大值的查找会在axis的维度上进行。例如：在一个(3,4)的矩阵中，axis=1表示查找每一行的最大值，axis=0表示查找每一列的最大值。

1) 返回每行中最大值的所在位置

import tensorflow as tf
input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pred = tf.argmax(input, axis=1)   # 返回每行最大值所在的位置
with tf.Session() as sess:
   output = sess.run(pred)
   print("output:", output)   # output: [2, 2, 2]

2) 返回每列中最大值的所在位置

import tensorflow as tf
input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pred = tf.argmax(input, axis=0)   # 返回每列最大值所在的位置
with tf.Session() as sess:
   output = sess.run(pred)
   print("output:", output)   # output: [2, 2, 2]

3、output_type

output_type是指输出结果的数据类型，一般为int。下面给出一个例子：

import tensorflow as tf
input = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
pred = tf.argmax(input, axis=0, output_type=tf.int32)   # 返回每列最大值所在的位置，并且输出数据类型为int32
with tf.Session() as sess:
   output = sess.run(pred)
   print("output:", output)   # output: [2, 2, 2]

四、小结

tf.argmax函数是TensorFlow中常用的函数之一，用来返回tensor中最大值的索引。它可以帮助我们快速找到一个张量中的最大值所在的位置，或者快速计算一个张量在某一维度上的最大值所在位置。其中，axis和output_type参数是可选的，可以根据实际需求进行选择。