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tf.argmax()
tf.argmax() 返回矩阵横列或者纵列的最大值的坐标，取决于第二个参数 参数： tf.argmax( input, axis=None,//0是纵列 1是横列 name= import tensorflow as tf x = tf.constant([[0, 2, 1], [2, 1, 3]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.argmax (x, 0)))//[1 0 1] print(sess.run(tf.argmax(x, 1)))//[1 2] tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果 as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4], [2,4,1]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax (A, 1))) print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) 输出： [4] [2 1] 参考：https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article
73420发布于 2019-03-25 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
numpy.argmax
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[source]Returns the indices of the maximum values along an axis.Parameters It has the same shape as a.shape with the dimension along axis removed.See alsondarray.argmax, argminamaxThe (a)5>>> np.argmax(a, axis=0)array([1, 1, 1])>>> np.argmax(a, axis=1)array([2, 2])Indexes of the maximal elements of a N-dimensional array:>>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)>>> ind (1, 2)>>> a[ind]15>>> b = np.arange(6)>>> b[1] = 5>>> barray([0, 5, 2, 3, 4, 5])>>> np.argmax(b) # Only
79130编辑于 2022-09-03 - 来自专栏给永远比拿愉快
C++中argmin和argmax的实现
C++中argmin和argmax的实现 在Python中argmin和argmax这两个函数一般是用来就一列数中的最小值和最大值的索引。C++中我们如何实现呢？ std::distance(first, std::min_element(first, last)); } template<class ForwardIterator> inline size_t argmax << minIndex << '\n'; vector<float> prices = {12.5, 8.9, 100, 24.5, 30.0}; size_t maxIndex = argmax
2.2K30发布于 2019-01-22 - 来自专栏AI算法与图像处理
张量运算之ArgMax和Reduction | PyTorch系列（九）
现在让我们来看看在神经网络编程中使用的一种非常常见的化简操作Argmax。 五、Argmax张量约减运算 Argmax是一个数学函数，它告诉我们将哪个参数作为输入提供给一个函数时，会得到该函数的最大输出值。 Argmax returns the index location of the maximum value inside a tensor. Argmax返回张量内最大值的索引位置。 这就是argmax 给我们的。 对于第一个轴，最大值是4、3、3和5。这些值是通过在第一个轴上运行的每个数组中获取元素的最大值来确定的。 这里的argmax 值，告诉索引在每个数组里面的最大值所在的地方。 在实际应用中，我们经常在网络的输出预测张量上使用argmax()函数来确定哪一类具有最高的预测值。
2.6K40发布于 2020-04-29 - 来自专栏bit哲学院
numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法
参考链接： Python中的numpy.flipud numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法 numpy.argsort(a, axis= 为寻找最大值的维度，axis=0按列寻找，axis=1按行寻找 返回值：最大值的索引 # 一维向量 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.argmax a) print(b) >> Out: 2 # 二维向量，axis为默认值 import numpy as np a = np.array([[1, 3, 2],[5, 7, 6]]) b = np.argmax (a) print(b) >> Out: 4 # 二维向量，axis为0 import numpy as np a = np.array([[1, 3, 2],[5, 7, 6]]) b = np.argmax 三维向量，axis为0 import numpy as np a = np.array([[[1, 3, 2],[5, 7, 6]], [[4, 8, 6],[5, 7, 9]]]) b = np.argmax
54100发布于 2021-01-03 - 来自专栏自然语言处理
tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()
本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)： tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。 , 7).reshape(2, 3) print("B:", B) with tf.Session() as sess: print("A中沿X轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax (A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax (B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ?
1.4K60发布于 2018-06-07 - 来自专栏开源心路
Argmax全新神器WhisperKit引领开发者跨越语言障碍，一窥未来无界沟通的新时代！
今天，快速且无误的翻译神器WhisperKit惊艳问世，只需两行代码，即可让任何应用轻松实现翻译梦，Argmax团队倾力打造，引领开发者走进全新的语言无界时代！ 你知道吗？
43600编辑于 2024-05-24 - 来自专栏小鹏的专栏
tensorflow中的上采样(unpool)和反卷积(conv2d_transpose)
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask (inp, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding="SAME") def max_unpool(inp, argmax, argmax_mask , k=2): return tf.nn.max_unpool(inp, argmax, argmax_mask, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1 ") maxp2, maxp2_argmax, maxp2_argmax_mask = max_pool(conv2) conv3 = max_unpool(deconv2, maxp1_argmax, maxp1_argmax_mask) deconv1
8.5K80发布于 2018-01-09 - 来自专栏我的充电站
TF笔记：小trick之gumbel softmax
引言 故事的起因在于我们在实际工作中遇到的一个小的需求，即我们在模型定义当中需要用到argmax的信息，因此，我们就快速地写下了如下一段代码： import tensorflow as tf def get_argmax(x): h = get_shape_list(x)[-1] y = tf.one_hot(tf.argmax(x, axis=-1), h) return 原因相比大多数读者也都注意到了，即我们在这种函数定义当中，由于使用了argmax，使得梯度回传被中断了，这就导致了模型训练失败，无法达到预期的目标。 而要解决这里argmax导致的梯度回传中断的问题，gumbel softmax方法就是一种常用的方法，下面，我们就来对其进行一些简单的介绍。 1. gumbel softmax gumbel softmax方法的本质在于说用一个连续可导的函数来模拟argmax函数的结果表达，使得其可以在不截断梯度回传的情况下完成argmax函数的功能。
1.1K30发布于 2021-09-26 - 来自专栏备份
tensorflow学习笔记——0_零碎问题及解决笔记
1. tf.argmax的使用 tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号 as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4], [2,4,1]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax (A, 1))) print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) 输出： [4] [2,1]
32130发布于 2020-09-10 - 来自专栏数据处理
TensorFlow入门1-minist
函数用法 testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],[78,21,45]],0) init = tf.global_variables_initializer() sess.run (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], 第二个参数为1，取出每一行最大值的索引） array([1, 0]) 取出每一行最大值索引与标准比较是否相等,[True,False...] correct_prediction = tf.equal(tf.argmax (y,1), tf.argmax(y_,1)) tf.cast函数将[T,F...]转化为[1,0....] 函数测试小例子 testArgmax1=tf.argmax([[12,34,3],[32,40,45]],0) testArgmax2=tf.argmax([[12,34,3],[78,21,45]],
84030发布于 2018-06-07 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
pytorch基础知识-属性统计（上）
pytorch中常用的基本操作，常见的属性统计操作有： （1）norm（求范数） （2）Mean, sum （求均值、求和） （3）prod （求元素乘积） （4）Max, min, argmin, argmax 求出里面最大值与最小值所对应的位置 print('argmax', a.argmax()) print('argmin', a.argmin()) 输出 argmax tensor(9) argmin 若想输出各行和各列的最大值和最小值，举例 a = torch.rand(12).view(3, 4) print(a) print('argmax(dim=0)', a.argmax(dim=0)) print ('argmax(dim=1)', a.argmax(dim=1)) 输出 tensor([[0.0698, 0.9070, 0.2892, 0.2901], [0.1018, 0.4904 , 0.4492, 0.2303], [0.3585, 0.1880, 0.2186, 0.7236]]) argmax(dim=0) tensor([2, 0, 1, 2]) argmax
1.8K10发布于 2019-11-17 - 来自专栏机器学习，脑机接口，算法优化
朴素贝叶斯（1）
属于类别c_i的概率为P(Y=c_i|X=x_i)，即在样本x属性取值为x=(x_1,x_2,...x_n)的情况下属于类别c_i的概率 于此我们计算属于所有类别的概率取概率最大的情况，公式： c=argmax _{c_i \in C}P(c_i|x)=argmax_{c_i \in C}P(c_i|x_1,x_2,...x_n) 其中argmax是取函数取最大值时的参数 使用贝叶斯公式：P(c_i|x)= \frac{P(x|c_i)P(c_i)}{p(x)} 得到 c=argmax_{c_i \in C}P(c_i|x)=argmax_{c_i \in C}P(x|c_i)P(c_i)\\P(x|c_i
66800发布于 2020-11-17 - 来自专栏Python与算法之美
30分钟吃掉CRNN-CTC验证码识别
= a[-1]: s += a[-1] return s def eval_acc(targets, preds): preds_argmax = preds.detach ().permute(1, 0, 2).argmax(dim=-1) targets = targets.cpu().numpy() preds_argmax = preds_argmax.cpu = np.array([decode_target(gt) == decode(pred) for gt, pred in zip(targets, preds_argmax = output.detach().permute(1, 0, 2).argmax(dim=-1) right = (decode_target(target) == decode(output_argmax = output.detach().permute(1, 0, 2).argmax(dim=-1) preds = decode(output_argmax[0]) return preds
55510编辑于 2023-09-05 - 来自专栏从流域到海域
ϵ-greedy Policies
with probability ϵ\epsilonϵ(不准确) or otherwise follows the greedy policy a=argmaxaQπ(s,a)a = \mathop{argmax π(a∣s)={argmaxaQπ(s,a)with probability 1−ϵawith probability ϵ∣A∣ \pi(a|s) = \begin{cases} \mathop{argmax limits_{i\rightarrow \infty}N_i(s,a) \rightarrow \inftyi→∞limNi(s,a)→∞ 那么行为策略会收敛到贪心策略 limi→∞π(a∣s)→argmax Q(s,a)withprobablity 1\mathop{lim}\limits_{i\rightarrow \infty} \pi(a|s) \rightarrow \mathop{argmax} \ Q(s,a) \quad with probablity \ 1i→∞limπ(a∣s)→argmax Q(s,a)withprobablity 1 即百分之百收敛到贪心策略 一个简单的
1.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏全栈程序员必看
mle与map_normal map
那么要优化的目标为: argmax P(x1,x2,...xn|θ)(0) (0) a r g m a x P ( x 1 , x 2 , . . . x n | θ ) argmax \ P(x_1,x_2,...x_n|\theta) \tag 0 假设每个样本间独立同分布那么我们有: argmax ∏ni=1P(xi|θ)(1) (1) a r g m a x ∏ i = 1 n P ( x i | θ ) argmax \ \prod_{i=1}^n{P(x_i|\theta)} \tag 1 后面一般是取对数,把连乘转化成连加的形式更方便计算,后面就不展开了 具体可以表现为: argmax P(θ|x1,x2,...xn)(2) (2) a r g m a x P ( θ | x 1 , x 2 , . . . x n ) argmax \ P( \theta|x_1,x_2,...x_n) \tag 2 做一步贝叶斯公式有: argmax P(θ|x1,x2,...xn)=P(x1,..xn|θ)P(θ)P(x1,x2...xn)(3
46920编辑于 2022-11-16 - 来自专栏AI算法与图像处理
神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）
Argmax的使用：预测与标签 为了对照标签检查预测，我们使用argmax() 函数找出哪个索引包含最高的预测值。一旦知道哪个索引具有最高的预测值，就可以将索引与标签进行比较，以查看是否存在匹配项。 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。 , 5, 5]) argmax() 函数的结果是十个预测类别的张量。 > preds.argmax(dim=1).eq(labels) tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8) > preds.argmax 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。
3K30发布于 2020-06-16 - 来自专栏深度应用
[开发技巧]·TopN指标计算方法
首先Top-1准确率最好理解，就是我们用argmax从网络输出取到的预测index与真实index的准确率。 同理Top-3就是指概率最大3个index. 2.问题分析 可以发现Top-1的准确率很容易计算直接通过argmax就可以了，演示代码如下： import numpy as np lists = np.array([0.4,0.2,0.3,0.1]) index = np.argmax(lists) score = lists[index] 大于1的时候就没法使用argmax了，其实在Numpy np.argmax的功能就是对list从小到大进行排序，最后输出排序过后每个元素本来的下标。
2.1K30发布于 2019-06-27 - 来自专栏日常学python
Python Numpy聚合运算利器
Numpy中的 argmin 与 argmax 函数 argmin 和 argmax 函数分别用于查找数组中最小值和最大值的索引位置。这些函数在需要获取极值位置而不是具体数值时非常有用。 使用 np.argmax() 查找最大值的索引 np.argmax() 函数返回数组中最大值的索引位置。 import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([10, 20, 5, 30, 25]) # 查找最大值的索引位置 max_index = np.argmax (arr) print("数组中最大值的索引位置：", max_index) 运行以上代码，输出结果为： 数组中最大值的索引位置：3 在这个示例中，np.argmax() 函数返回了数组 arr 在多维数组中使用 np.argmin() 与 np.argmax() np.argmin() 和 np.argmax() 同样适用于多维数组，但它们返回的是展平数组中的索引。
86310编辑于 2024-08-27 - 来自专栏软件研发
解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.
你可以使用numpy库的argmax函数来取得最大值所在的索引，从而将多维目标变量转换为一维数组。 以下是一个示例代码：pythonCopy codeimport numpy as np# 假设 y 是一个形状为 (110000, 3) 的二维数组y_1d = np.argmax(y, axis=1) # 现在 y_1d 是一个形状为 (110000,) 的一维数组通过使用 np.argmax 函数，我们可以将 y 中的每个样本的最大值所在的索引提取出来，从而将多维目标变量转换为一维数组 argmax函数是numpy库中的一个函数，用于返回数组中最大值所在的索引。它可以帮助我们找到数组中最大值的位置。 2维的数组arr，并使用np.argmax()函数找到了整个数组中的最大值的索引（8），以及沿列和行方向的最大值索引。
2.3K40编辑于 2023-10-26
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