怎样理解tensorflow中的dimension
tensorflow在这里和numpy是一致的。这个dimension就是numpy里的axis。可以参考 numpy.argmax比如1 2 34 5 6这个数组的shape是 2 3 。axis就是从高到低。 axis-0 axis-1 2 3而argmax参数里的axis，相当于逐个取出竖线右边对应的数组，分别进行argmax运算。axis-0 | 2 3axis-1 2 | 3不过，这个axis顺序是不好的，因为rank不同的数组，用相同的axis-N取出来的数组，他们的rank不同。同时也说明了TensorFlow虽然名字里有rank，和tensor一点关系都没有了。而按tensor的定义，rank-0 tensor始终都是scalar。从最高的维度开始的缺陷是，假如你函数的rank有多层嵌套的，因为始终最高的是0，多套几层你就晕了，要好好想一想才能知道目前最高的维度对应的是原始数组哪一个维度。
■网友
看这篇文章：
周康生：Numpy:对Axis的理解
■网友
,,]维度是二维，其shape为（3，3）
tf.argmax(m,0)，也就是按照列来对,,]计算最大值，返回的Tensor是最大值的下标
tf.argmax(m,1),是按照行进行操作。因为测试矩阵的dimension为2，所以，tf.argmax(m,3)报错
■网友
搜 tf.argmax 用法来这儿，无解。自己研究了下：
tf.argmax 参数可以表达成一个多维数组 a...,
tf.argmax(a
, i) 的结果是比 a 少一维的数组 b...
...
b的单个元素取值是这样的：
【怎样理解tensorflow中的dimension】 b......= max({ j | a......})
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