截图

>>> boxes = tf.random_normal([ 5])>>> with s.as_default():...     s.run(boxes)...     s.run(keras.backend.argmax(boxes,axis=0))...     s.run(tf.reduce_max(boxes,axis=0))...array([ 0.37312034, -0.97431135,  0.44504794,  0.35789603,  1.2461706 ],    dtype=float32)30.856236

.

为什么我得到的是0.8564？我期望得到的值应该是1.2461，因为1.2461是最大的，对吗？

如果我使用tf.constant，我能得到正确答案。但使用random_normal时，我得不到正确答案

回答：

每次运行s.run()并使用random_normal时，boxes都会重新生成。因此，你的三个结果是不同的。如果你想要得到一致的结果，你应该只运行一次s.run()。

result = s.run([boxes,keras.backend.argmax(boxes,axis=0),tf.reduce_sum(boxes,axis=0)])print(result[0])print(result[1])print(result[2])#print[ 0.69957364  1.3192859  -0.6662426  -0.5895929   0.22300807]10.9860319

此外，代码应该以文本格式而不是图片格式提供。