tf.argmax(input,axis)根据axis取值的不同返回每行或者每列最大值的索引。

举个例子：

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

输出：

[4]
[2 1]

输出[4]因为在A中6最大，6的下标是4。

同理在B[0]中4最大，B[1]中也是4最大，其下标分别为2和1。

这里有一个参数axis可以设置：

axis=0时比较每一列的元素，将每一列最大元素所在的索引记录下来，最后输出每一列最大元素所在的索引数组。

axis=1的时候，将每一行最大元素所在的索引记录下来，最后返回每一行最大元素所在的索引数组。

这样说比较乱，看个例子：

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]