argmax¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入的多维 Tensor，支持的数据类型：float16、float32、float64、int16、int32、int64、uint8。

• axis (int，可选) - 指定对输入 Tensor 进行运算的轴，axis 的有效范围是[-R, R），R 是输入 x 的维度个数，axis 为负数时，进行计算的 axis 与 axis + R 一致。默认值为 None，将会对输入的 x 进行平铺展开，返回最大值的索引。

• keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留减小的维度。如果 keepdim 为 True，则输出 Tensor 和 x 具有相同的维度（减少的维度除外，减少的维度的大小为 1），默认值为 False。

• dtype (np.dtype|str，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，可选值为 int32，int64，默认值为 int64，将返回 int64 类型的结果。

• name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，如果设置 dtype 为 int32 时，返回的 Tensor 的数据类型为 int32，其它情况将返回的 Tensor 的数据类型为 int64。

示例代码¶

>>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[5,8,9,5],
...                       [0,0,1,7],
...                       [6,9,2,4]])
>>> out1 = paddle.argmax(x)
>>> print(out1.numpy())
2
>>> out2 = paddle.argmax(x, axis=0)
>>> print(out2.numpy())
[2 2 0 1]
>>> out3 = paddle.argmax(x, axis=-1)
>>> print(out3.numpy())
[2 3 1]
>>> out4 = paddle.argmax(x, axis=0, keepdim=True)
>>> print(out4.numpy())
[[2 2 0 1]]