1>one_hot =True

one_hot = True 表示的是，其構造的n維陣列，其中只有一個元素為1，其餘元素全為0 的陣列

形如（0，1，0，0，0，0，0，0，0，0

2>np.argmax()

array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) np.argmax(a)#返回當前數值中最大的索引 5 np.argmax(a, 0)返回矩陣a中每列最大元素的索引。 np.argmax(a, 1)返回矩陣a中每行最大元素的索引。

3>np.arange(1,13)

生成1-13之間的數，左閉右開，1,2，，，11,12. a = tf.constant(np.arange(1,13). shape = [2, 2, 3])#生成兩個，兩行三列的矩陣，第一個引數是個數，後面分別是行數與列數。 [[[ 1. 2. 3.] [ 4. 5. 6.]], [[ 7. 8. 9.] [10. 11. 12.]]]

4>tf.matul(a,b)#兩個矩陣相乘

tf.equal(A, B)

對比這兩個矩陣或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩陣維度和A是一樣的

import tensorflow as tf import numpy as np

A = [[1,3,4,5,6]] B = [[1,3,4,3,2]]

with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.equal(A, B)))

輸出： [[ True True True False False]]