對于tf.reduce_max,這個函數(shù)有點(diǎn)奇怪，axis=0指的是計算矩陣每列的最大值，axis=1計算行最大值

與numpy 相同

import tensorflow as tf import numpy as npa=np.array([[2,4,5,7],[9,3,6,2]])print('a=\n',a)print('-'*30+'分割線'+'-'*30) a1=tf.reduce_max(a,axis=0) print( 'tf.reduce_max(a,axis=0)=\n',a1.numpy())a2=np.max(a,axis=0) print( 'np.max(a,axis=0)=\n',a2)print('-'*30+'分割線'+'-'*30) a1=tf.reduce_max(a,axis=1) print( 'tf.reduce_max(a,axis=1)=\n',a1.numpy()) a2=np.max(a,axis=1) print( 'np.max(a,axis=1)=\n',a2)print('-'*30+'分割線'+'-'*30) a1=tf.reduce_max(a) print( 'tf.reduce_max(a)=\n',a1.numpy())a2=np.max(a) print( 'np.max(a)=\n',a2) a=[[2 4 5 7][9 3 6 2]] ------------------------------分割線------------------------------ tf.reduce_max(a,axis=0)=[9 4 6 7] np.max(a,axis=0)=[9 4 6 7] ------------------------------分割線------------------------------ tf.reduce_max(a,axis=1)=[7 9] np.max(a,axis=1)=[7 9] ------------------------------分割線------------------------------ tf.reduce_max(a)=9 np.max(a)=9

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tf.reduce_max用法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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