Tensorflow 中张量和上限的 Argmax

Question

假设我在 Tensorflow 中有一个张量，它的值如下：

A = [[0.7, 0.2, 0.1],[0.1, 0.4, 0.5]]

如何将此张量更改为以下内容：

B = [[1, 0, 0],[0, 0, 1]]

换句话说，我只想保留最大值并将其替换为 1。
任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我认为你可以用一行代码解决它：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x_data = [[0.7, 0.2, 0.1],[0.1, 0.4, 0.5]]
# I am using hard-coded dimensions for simplicity
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="x", shape=(2,3))

session = tf.InteractiveSession()

session.run(tf.one_hot(tf.argmax(x, 1), 3), {x: x_data})

结果如你所愿：

Out[6]: 
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]], dtype=float32)

Tensorflow 中张量和上限的 Argmax

Argmax on a tensor and ceiling in Tensorflow

tensorflow

neural-network

keras

softmax

argmax