深度学习中常见的python问题(1)
2018-03-21 14:34
525 查看
numpy的argmax
argmax常用在CNN中最后的全连接层输出后。
argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值,如果在2维数组中,axis=0表示按列比较的最大值的索引。
如果是三维,
np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引。从a[0][j][k]开始,a[0][j][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]对应项作比较6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)).
argmax常用在CNN中最后的全连接层输出后。
argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值,如果在2维数组中,axis=0表示按列比较的最大值的索引。
如果是三维,
import numpy as np a = np.array([ [ [1, 5, 5, 2], [9, -6, 2, 8], [-3, 7, -9, 1] ], [ [-1, 5, -5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1] ] ]) print(np.argmax(a, axis=0))
np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引。从a[0][j][k]开始,a[0][j][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]对应项作比较6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)).
相关文章推荐
- 深度学习中常见的python问题(1)
- Python初学者(零基础学习Python、Python入门)常见问题:书籍推荐、资料、社区
- 深度学习:Windows7_64位 安装 TensorFlow(CPU版本)及常见问题
- python学习(一)---基础知识(安装、IDE、API查询、常见问题)
- 深度学习----Tensorflow常见问题汇总
- python学习笔记1——python 中 Tkinder 使用常见问题
- python3学习笔记及常见问题
- Python初学者(零基础学习Python、Python入门)常见问题:书籍推荐、资料、社区
- 深度学习中遇到的Python问题(二)
- 深度学习中遇到的Python问题(三)
- 神经网络与深度学习第一章问题(Python2.x转到python3.x)
- 深度学习中遇到的Python问题(四)
- 深度学习中常见问题
- python学习总结----遇到的常见问题
- 机器学习、大数据、深度学习、数据挖掘、统计、决策和风险分析、概率和模糊逻辑的常见问题解答
- 机器学习、大数据、深度学习、数据挖掘、统计、决策和风险分析、概率和模糊逻辑的常见问题解答
- python学习:常见问题
- 深度学习python库安装经验,Windows下安装Anaconda3 pycharm tensorflow keras theano中遇到的问题
- 深度学习中的常见正则化问题
- 深度学习系统相比较传统的机器学习系统,针对常见的分类问题,精度究竟能有多大提升?