टेंसर के सभी आयामों में सबसे बड़े मान वाला सूचकांक लौटाता है।
ध्यान दें कि संबंधों के मामले में रिटर्न मूल्य की पहचान की गारंटी नहीं है।
उपयोग:
import tensorflow as tf
a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3]
b = tf.math.argmax(input = a)
c = tf.keras.backend.eval(b)
# c = 4
# here a[4] = 166.32 which is the largest element of a across axis 0
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <वी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <V TNumber > ArgMax <V> बढ़ाता है | |
स्थिर ArgMax < TInt64 > | |
आउटपुट <वी> | आउटपुट () |
विरासत में मिले तरीके
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <V> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ArgMax <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप > इनपुट बढ़ाता है, ऑपरेंड <? टीनंबर > आयाम बढ़ाता है, क्लास<V> आउटपुट टाइप)
एक नए ArgMax ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
आयाम | int32 या int64, `[-रैंक(इनपुट), रैंक(इनपुट))` श्रेणी में होना चाहिए। वर्णन करता है कि इनपुट टेंसर के किस आयाम को कम करना है। सदिशों के लिए, आयाम = 0 का उपयोग करें। |
रिटर्न
- ArgMax का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक ArgMax < TInt64 > बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > इनपुट, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > आयाम)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए ArgMax ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
आयाम | int32 या int64, `[-रैंक(इनपुट), रैंक(इनपुट))` श्रेणी में होना चाहिए। वर्णन करता है कि इनपुट टेंसर के किस आयाम को कम करना है। सदिशों के लिए, आयाम = 0 का उपयोग करें। |
रिटर्न
- ArgMax का एक नया उदाहरण