英文:
What's the difference between argmax and reduce_max functions in TensorFlow?
问题
我不知道argmax和reduce_max有什么不同。我正在尝试学习TensorFlow，我使用Python。我尝试阅读文档，但无法真正理解它们之间的区别。
英文:
I don't know what makes argmax and reduce_max apart. I am trying to learn TensorFlow and I use Python. I tried reading the documentation but couldn't really grasp what the difference is.
答案1
得分: 1
argmax返回最大值的位置（通常是第一个，如果有多个最大值）。
reduce_max与max相同（它是一个缩减函数，例如，一个聚合函数），返回的是最大值本身。
使用NumPy，而不是TensorFlow，但结果是相同的：
arr = np.arange(5) + 1
# arr = [1,2,3,4,5]
print(np.argmax(arr), np.max(arr)) # (4, 5)
英文:
argmax returns the position of the maximum value (typically the first one if degenerate).
reduce_max, same as max (which is a reducer e.g. an aggregating function) returns the max value itself.
Using numpy, instead of tensorflow, but the results are the same:
arr = np.arange(5) + 1
# arr = [1,2,3,4,5]
print( np.argmax(arr), np.max(arr)) # (4, 5)
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