如何从 tf.softmax 的输出中获取两个或更多设置为 1 的最大索引值
How to get two or more maximum indexes values set to 1 from tf.softmax's output
我想从 tf.nn.softmax() 的输出中获取设置为 1 的最大（2 个或更多）索引。
给定 tf.nn.softmax 的输出为 [0.1, 0.4, 0.2, 0.1, 0.8] 我想得到类似 [0,1,0,0,1] 的结果，因为这些索引具有最大数量（在本例中我只选择了最大数量 2）。提前致谢！
tf.nn.softmax 强制所有内容加起来为 1.0 以形成有效的概率分布。如果您希望向量中的多个值是一个，那么您应该使用 tf.nn.sigmoid 代替。
如果要检索向量中的最大数字，请使用 tf.nn.top_k。
您可以使用 tf.nn.top_k 输入向量的 returns 最高值及其位置。
probs = tf.nm.softmax(logits)
k = 2 # the first k=2 highest values
indices, values = tf.nn.top_k(probs, k=k)
我想从 tf.nn.softmax() 的输出中获取设置为 1 的最大（2 个或更多）索引。
给定 tf.nn.softmax 的输出为 [0.1, 0.4, 0.2, 0.1, 0.8] 我想得到类似 [0,1,0,0,1] 的结果，因为这些索引具有最大数量（在本例中我只选择了最大数量 2）。提前致谢！
tf.nn.softmax 强制所有内容加起来为 1.0 以形成有效的概率分布。如果您希望向量中的多个值是一个，那么您应该使用 tf.nn.sigmoid 代替。
如果要检索向量中的最大数字，请使用 tf.nn.top_k。
您可以使用 tf.nn.top_k 输入向量的 returns 最高值及其位置。
probs = tf.nm.softmax(logits)
k = 2 # the first k=2 highest values
indices, values = tf.nn.top_k(probs, k=k)