我是Keras的初学者,需要帮助才能理解keras.argmax(a,axis = -1)和keras.max(a,axis = -1).当a.shape =(19,19,5,80)时,axis = -1的含义是什么？
如果你能回答keras.argmax(a,axis = -1)和keras.max(a,axis = -1)的输出,我将不胜感激.
提前致谢
- 年轻
我想在将训练集传递给我的NN之前对其进行归一化，所以我没有手动进行训练（减去均值并除以std），我尝试了keras.utils.normalize()一下，我对得到的结果感到惊讶。
运行此：
r = np.random.rand(3000) * 1000
nr = normalize(r)
print(np.mean(r))
print(np.mean(nr))
print(np.std(r))
print(np.std(nr))
print(np.min(r))
print(np.min(nr))
print(np.max(r))
print(np.max(nr))
？结果是：
495.60440066771866
0.015737914577213984
291.4440194021
0.009254802974329002
0.20755517410064872
6.590913227674956e-06
999.7631481267636
0.03174747238214018
不幸的是，文档没有解释幕后情况。您能否解释一下它的作用，以及是否应该使用keras.utils.normalize而不是我应该手动完成的操作？