tf.argmax_tf.argmax在图形处理器上使用时无法工作(Tensorflow)_如何使用tf.argmax的结果来访问相应位置的值？ - 腾讯云开发者社区

tf.argmax() 返回矩阵横列或者纵列的最大值的坐标，取决于第二个参数参数： tf.argmax( input, axis=None,//0是纵列 1是横列 name=...import tensorflow as tf x = tf.constant([[0, 2, 1], [2, 1, 3]]) sess = tf.Session() print(sess.run(tf.argmax...(x, 0)))//[1 0 1] print(sess.run(tf.argmax(x, 1)))//[1 2] tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果...numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4], [2,4,1]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax...(A, 1))) print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) 输出： [4] [2 1] 参考：https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article

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tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)：...tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。...(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax...(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ?...tf.float32, initializer=tf.random_uniform_initializer(minval=-1, maxval=1)) b = tf.argmax

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tensorflow学习笔记——0_零碎问题及解决笔记

1. tf.argmax的使用 tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号...numpy as np A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4], [2,4,1]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax...(A, 1))) print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) 输出： [4] [2,1]

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TensorFlow入门1-minist

函数用法 testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],[78,21,45]],0) init = tf.global_variables_initializer() sess.run...(init) sess.run(testArgmax) 输出（第二个参数为0，取出每一列最大值的索引） array([1, 0, 1]) testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],...第二个参数为1，取出每一行最大值的索引） array([1, 0]) 取出每一行最大值索引与标准比较是否相等,[True,False...] correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y,1), tf.argmax(y_,1)) tf.cast函数将[T,F...]转化为[1,0....]...函数测试小例子 testArgmax1=tf.argmax([[12,34,3],[32,40,45]],0) testArgmax2=tf.argmax([[12,34,3],[78,21,45]],

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TensorFlow－1: 如何识别数字

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction...train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) # Test trained model correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) # use tf.equal to check if our prediction matches the truth...# tf.argmax(y,1) is the label our model thinks is most likely for each input, # while tf.argmax

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tensorflow入门：Neural Network for mnist

}'.format(avg_cost)) print('Learning finished') correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(L3, 1), tf.argmax(Y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))...predict r = random.randint(0, mnist.test.num_examples - 1) print("Actual label: ", sess.run(tf.argmax...(mnist.test.labels[r: r+1], 1))) print("Prediction: ", sess.run(tf.argmax(L3, 1), feed_dict={X: mnist.test.images

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多任务验证码识别

(one_hot_labels0,1),tf.argmax(logits0,1)) accuracy0 = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction0,...tf.float32)) correct_prediction1 = tf.equal(tf.argmax(one_hot_labels1,1),tf.argmax(logits1,1))...(one_hot_labels2,1),tf.argmax(logits2,1)) accuracy2 = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction2,...tf.float32)) correct_prediction3 = tf.equal(tf.argmax(one_hot_labels3,1),tf.argmax(logits3,1))..., 1) predict2 = tf.reshape(logits2, [-1, CHAR_SET_LEN]) predict2 = tf.argmax(predict2, 1)

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【TensorFlow篇】--Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集

每次迭代取100行数据 sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) #每次迭代内部就是求梯度，然后更新参数 # 评估 # tf.argmax...()是一个从tensor中寻找最大值的序号就是分类号，tf.argmax就是求各个预测的数字中概率最大的那一个 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1...), tf.argmax(y_, 1)) # 用tf.cast将之前correct_prediction输出的bool值转换为float32，再求平均 accuracy = tf.reduce_mean...# 评估 # tf.argmax()是一个从tensor中寻找最大值的序号，tf.argmax就是求各个预测的数字中概率最大的那一个 correct_prediction = tf.equal...(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) # 用tf.cast将之前correct_prediction输出的bool值转换为float32，再求平均 accuracy

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深度学习进阶：多分类与TensorFlow

2.1.3.9 完善模型功能 1、增加准确率计算 2、增加变量tensorboard显示 3、增加模型保存加载 4、增加模型预测结果输出如何计算准确率 equal_list = tf.equal(tf.argmax...(y, 1), tf.argmax(y_label, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32)) 模型评估（计算准确性...(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32...(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1)) # 计算相等的样本的比例 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast...(label, 1).eval(), tf.argmax(sess.run(y_predict, feed_dict={x: image, y_true: label

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Tensorflow 简单数据拟合

tf.reduce_mean(tf.square(y-d)) loss = tf.reduce_mean(-d*tf.log(tf.nn.softmax(y))) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y, 1), tf.argmax(d, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) optimizer...loss) a.append(_accuracy) sess.run(train_step,feed_dict={d:ind,x:inx}) predict = sess.run(tf.argmax

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TensorFlow－1: 如何识别数字

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tensorflow mnist神经网络示例

最小化损失函数 train_step = optimizer.minimize(loss) # Accuracy calculation correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(output, 1), tf.argmax(labels, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))...tf.global_variables_initializer() # define an accuracy assessment operation correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # start

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TensorFlow入门：MNIST数据的单层逻辑回归代码单层回归代码输出结果

learning_rate=0.01).minimize(loss) # 计算机准确率 preds = tf.nn.softmax(logits) correct_preds = tf.equal(tf.argmax...(preds, 1), tf.argmax(Y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_preds, tf.float32)) with tf.Session

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深度学习_1_神经网络_1

mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir,one_hot=True) 使用API读取准确率计算 equal_list = tf.equal(tf.argmax...(y,1),tf.argmax(y_label,1)) 1表示按照列比较，返回一个None的数值的列表，为1表示该样本预测正确，0错误输入真实的结果（在本例中：每行是对应样本的一行ont_hot...(0.1).minimize(loss) # 5,计算准确率 with tf.variable_scope("acc"): equal_list = tf.equal(tf.argmax...(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32...(y_test,1).eval(), tf.argmax(sess.run(y_predict,feed_dict={x:x_test,y_true: y_test

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tensorflow 测量工具，与自定义训练

loss_meter.reset_states() for step,(x,y) in enumerate(test_data): out = model(x) pred = tf.argmax...(out,axis=-1) pred = tf.cast(pred,dtype=tf.int32) y = tf.cast(tf.argmax(y,axis=-1),dtype

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win10 tensorflow笔记2 MNIST机器学习入门

100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) print (sess.run

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21个项目玩转深度学习学习笔记（1）

(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys}) # 正确的预测结果 # y的形状是(N,10),y_是（N,10） # 其中N为输入模型的样本数 # tf.argmax...# 假设y_为[[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1],[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]] # 则tf.argmax...(y_,1)为[0,2,9,0]，若tf.argmax(y,1)为【0，0，0，0】 # 则 correct_prediction为[True,False,False,True] correct_prediction...=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) # 计算预测准确率，都是Tensor # tf.cast(correct_prediction,tf.float32)...(y_conv,1),tf.argmax(y_,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) # 创建session

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存储Tensorflow训练网络的参数

tf.reduce_mean(cross_entropy) return loss def evaluation(logits, labels): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(logits, 1), tf.argmax(labels, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32...W_fc2), b_fc2) return logits def evaluation(logits, labels): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(logits, 1), tf.argmax(labels, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32

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win10 tensorflow笔记3 MNIST机器学习进阶

y_conv)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) saver =...y_conv)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) saver =.../model') #使用模型，参数和之前的代码保持一致 prediction=tf.argmax(y_conv,1) predint=prediction.eval(feed_dict

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TensorFlow实践——Softmax Regression

print "Get test data:" correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))

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tf.argmax()

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