[tensorflow] What argmax means?(axis) ?

 

텐서플로우 예제를 실습 하던 도중 

아래와 같은 코드를 접했다.

epoch_accuracy(tf.argmax(model(x), axis=1, output_type=tf.int32), y)

 

epoch_accuracy는 매트릭스를 이용해 정확도를 측정하는 함수이다. 참조

이 함수는 1차원 배열 형태인 2개의 파라미터를 받으며, 예측된 값과 y값을 넘겨주면 된다.

만약 label이 3개인 경우 [1, 0, 0, 1, 1, 2] 이런 형태가 될 것이다.

 

y값은 그냥 넘겨주면 된다.

예측값은 다차원의 배열이기 때문에 argmax를 사용해 1차원의 배열로 만드는 동시에 최대값만  남긴다.

argmax에서 2번째 인자로 axis(중심축)를 받는데 이 매개변수가 주요 포인트이다.(헷갈릴 수 있다.)

2차원 배열의 경우 rank가 2이기 때문에 행/열 그러니까 axis값으로 0과 1을 줄 수 있다.

 

빠른 이해를 위해 예를 바로 들겠다.

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

x = [ [2, 4, 7], 
      [8, 3, 1] ]

# case axis=0
argmax(x, axis=0).eval(session=sess)

#result: array([1, 0, 0])

# case axis=1
argmax(x, axis=1).eval(session=sess)

#result: array([2, 0])

위의 결과를 보면 axis 값에 따라 결과가 달라지는 것을 확인 할 수 있다.

 

 - axis 값이 0이면,

   세로방향(열)으로 최대값의 인덱스를 리턴한다.

  [ [2, 4, 7] , [8, 3, 1] ] -> [ maxIdx(2, 8), maxIdx(4, 3), maxIdx(7, 1)  ] -> [ 1, 0, 0 ]

 

 

 

 - axis 값이 1이면,

   가로방향(행)으로 최대값의 인덱스를 리턴한다.

  [ [2, 4, 7] , [8, 3, 1] ] -> [ maxIdx(2, 4, 7), maxIdx(8, 3, 1) ] -> [ 2, 0 ]

 

 

알고나면 간단한 것을..!