Обратите внимание, что в случае совпадений идентичность возвращаемого значения не гарантируется.
Использование
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
Аргументы
input
Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, int64, bfloat16, uint16, half, uint32, uint64, qint8, quint8, qint32, qint16, quint16, bool.
axis
Целочисленная ось. Должен быть одним из следующих типов: int16, int32, int64. int16, int32 или int64, должен быть в диапазоне [-rank(input), rank(input)). Определяет ось входного тензора, по которой необходимо выполнить уменьшение. Для векторов используйте ось = 0.
output_type
Необязательный tf.DType из: tf.int16, tf.uint16, tf.int32, tf.int64. По умолчанию tf.int64.
