tf.math.reduce_max

Вычисляет максимальное значение элементов по измерениям тензора.

tf.math.reduce_max(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Сводит input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не истинно, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого из элементов в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims истинно, изменённые измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, все измерения сводятся, и возвращается тензор с одним элементом.

Пример использования:

x = tf.constant([5, 1, 2, 4])
print(tf.reduce_max(x))
tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
x = tf.constant([-5, -1, -2, -4])
print(tf.reduce_max(x))
tf.Tensor(-1, shape=(), dtype=int32)
x = tf.constant([4, float('nan')])
print(tf.reduce_max(x))
tf.Tensor(nan, shape=(), dtype=float32)
x = tf.constant([float('nan'), float('nan')])
print(tf.reduce_max(x))
tf.Tensor(nan, shape=(), dtype=float32)
x = tf.constant([float('-inf'), float('inf')])
print(tf.reduce_max(x))
tf.Tensor(inf, shape=(), dtype=float32)

См. документацию NumPy для поведения np.amax и np.nanmax.