首先，明确一点，tf.argmax可以认为就是np.argmax。tensorflow使用numpy实现的这个API。

　　

　　简单的说，tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标。

　　

　　这个很好理解，只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑，比如，tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢？

　　

　　这里面就涉及到一个概念：axis。上面例子中的1和0就是axis。我先笼统的解释这个问题，设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算。

　　在实例面前，再多的语言都是苍白的呀，上例子！

　　比如：

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]