首先，明确一点，tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。
简单的说，tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。
这个很好理解，只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑，比如，tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢？
这里面就涉及到一个概念：axis。上面例子中的1和0就是axis。我先笼统的解释这个问题，设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算。
在实例面前，再多的语言都是苍白的呀，上例子！
比如：
test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])
np.argmax(test, 0) ＃输出：array([3, 3, 1]
np.argmax(test, 1) ＃输出：array([2, 2, 0, 0]
1
2
3
啥意思呢？
axis = 0:
你就这么想，0是最大的范围，所有的数组都要进行比较，只是比较的是这些数组相同位置上的数：
test[0] = array([1, 2, 3])
test[1] = array([2, 3, 4])
test[2] = array([5, 4, 3])
test[3] = array([8, 7, 2])
# output : [3, 3, 1]
1
2
3
4
5
axis = 1:
等于1的时候，比较范围缩小了，只会比较每个数组内的数的大小，结果也会根据有几个数组，产生几个结果。
test[0] = array([1, 2, 3]) #2
test[1] = array([2, 3, 4]) #2
test[2] = array([5, 4, 3]) #0
test[3] = array([8, 7, 2]) #0
1
2
3
4
这是里面都是数组长度一致的情况，如果不一致，axis最大值为最小的数组长度-1，超过则报错。
当不一致的时候，axis=0的比较也就变成了每个数组的和的比较。
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作者：萝卜虫
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq575379110/article/details/70538051
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