【Tensorflow】 tf.equal(tf.argmax(y, 1),tf.argmax(y_, 1))用法

作用：输出正确的预测结果
利用tf.argmax()按行求出真实值y_、预测值y最大值的下标，用tf.equal()求出真实值和预测值相等的数量，也就是预测结果正确的数量，tf.argmax()和tf.equal()一般是结合着用。

具体讲解：
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))

1、tf.equal(A, B)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和A是一样的

import tensorflow as tf
import numpy as npA = [[1,3,4,5,6]]
B = [[1,3,4,3,2]]with tf.Session() as sess:print(sess.run(tf.equal(A, B)))

输出：[[ True True True False False]]

2、tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None)
此函数是对矩阵按行或列计算最大值，输出最大值的下标

参数
input：输入Tensor
axis：0表示按列，1表示按行
name：名称
dimension：和axis功能一样，默认axis取值优先。新加的字段
返回：Tensor 一般是行或列的最大值下标向量

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