TensorFlow：最大最小值、均值、和、softmax 及 argmax 的应用

文章目录 一、最大最小值、均值、和 二、softmax 和 argmax 一、最大最小值、均值、和 通过 tf.reduce_max, tf.reduce_min, tf.reduce_mean, tf.reduce_sum 可以求解张量在某个维度上的最大、最小、均值、和，也可以求全局最大、最小、均值、和信息。 考虑 shape 为[4,10]的张量，其中第一个维度代表样本数量，第二个维度代表了当

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