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Tensorflow 的 argmax 接口可以返回一阶以上张量最大值所对应的分量索引。

比如 tensorflow.argmax ( [1,2,3,10,1])  返回 10对应的索引3 。

对于超过一阶的张量，需要指定要搜索的是第几维的元素，这个维是以0开始的。比如

对于a = [[[10.0,25.0,3.0,4.0] ， ]  这样一个张量，想找最里层的元素的最大值，可以tensorflow.argmax ( a , 2 ) 来获取。

下面是分别对三阶和一阶张量找最大值的例子。

import tensorflow as tf

def findMaxFromRank3() :    """    找出一个三阶张量第三维(索引是2）的最大值    """    a =tf.Variable( [[[10.0,25.0,3.0,4.0] , [10.0,251.0,35.0,4.0]] , [[100.0,25.0,3.0,4.0] , [10.0,250.0,3500.0,4.0]] ] )    b = tf.argmax(  a  , 2 )    se = tf.Session()    init = tf.global_variables_initializer()    se.run( init )     r = se.run( b )    ar = se.run( a )    se.close()    print( r )    print ( type (r )  )    print( ar[0][0][r[0][0]] , "," , ar[0][1][ r[0][1] ] )    print( ar[1][0][r[1][0]] , "," , ar[1][1][ r[1][1] ] )def findMaxFromRank1() :    """    找出一个一阶张量第一维(索引是0）的最大值    """    a =tf.Variable( [10.0,250.0,3510.0,4.0 ] )    b = tf.argmax(  a  , 0 )    se = tf.Session()    init = tf.global_variables_initializer()    se.run( init )     r = se.run( b )    ar = se.run( a )    se.close()    print( r )    print ( type (r )  )    print( ar[r] )    findMaxFromRank3()findMaxFromRank1()  

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