correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
当argmax的第二个参数的值为1的时候,表示每一列比较求出最大值。当argmax为1的时候,表示求出每一行的最大值
import numpy as np
test = np.array([[1,2,3],[3,9,6],[7,5,9]])
print(np.argmax(test,0))
print(np.argmax(test,1))
运行结果:
[2 1 2]
[2 1 2]