tf argmin
沒有這個頁面的資訊。瞭解原因 , tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)此函数是对矩阵按行或列计算最大值参数input：输入Tensoraxis：0表示按列，1表示按 ..., tf.argmin(input, dimension, name=None). 函數解說：沿著需要 ... tf.Variable.eval(session=None). 函數解說：顯示出某個tensor變數的值. 函數範例： ...,跳到 tf.argmin - tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)此函数是对矩阵按行或列计算最大值参数input：输入Tensoraxis：0表示按 ... ,import tensorflow as tf a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b) # c = 0 # here a[0] = 1 which is the smallest ... , 一、首先來看官方文檔的解釋：（https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/arg_max官方文檔地址）（注意：在不同的版本中，有兩種 ..., 将一个张量转换为一个新类型。 Casts a tensor to a new type. 举例：. import tensorflow as tf. a = tf.Variable([1,0,0,1,0]). b = tf.cast(a,dtype = bool)., tf.argmin（）返回矩阵横列或者纵列的最小值的坐标，取决于第二个参数参数： tf.argmin( input, axis=None,//0是纵列1是横列 name=None, ...,tf.cast-tf.argmax-tf.argmin. 2018年07月15日10:28:48 空字符 阅读数101. 版权声明：转载请注明出处https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/81050778. ,a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b) # c = 0 # here a[0] = 1 which is the smallest element of a across axis 0 ...
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a = [1, 10, 26.9, 2.8, 166.32, 62.3] b = tf.math.argmin(input = a) c = tf.keras.backend.eval(b) # c = 0 # here a[0] = 1 which is the smallest element of a across axis 0 ... https://www.tensorflow.org |