Wie benutzt man die Argmax-Tensorflow-Funktion in einem 3D-Array?

Question

Ich möchte wissen, wie man in 3D-Array verwenden.

Meine Eingangsdaten wie folgt aus:

[[[0, -1, 5, 2, 1], [2, 2, 3, 2, 5], [6, 1, 2, 4, -1]], 
[[-1, -2, 3, 2, 1], [0, 3, 2, 7, -1], [-1, 5, 2, 1, 3]]] 

Und ich möchte die Ausgabe von argmax durch diese Eingangsdaten wie folgt erhalten:

[[2, 4, 0], [2, 3, 1]] 

Und ich will softmax_cross_entropy_with_logits Funktion in diesen Einsatz Format.

Wie soll ich tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits Funktion und tf.equal(tf.argmax) und tf.reduce_mean(tf.cast) verwenden?

Answer 1

können Sie tf.argmax entlang axis=3 verwenden

a = tf.constant([[[0, -1, 5, 2, 1], [2, 2, 3, 2, 5], [6, 1, 2, 4, -1]], 
     [[-1, -2, 3, 2, 1], [0, 3, 2, 7, -1], [-1, 5, 2, 1, 3]]]) 
b = tf.argmax(a, axis=2)