TensorFlow中tf.reduce_max函数作用与使用方法详解
在TensorFlow中，tf.reduce_max()是一个降维操作函数，用于在张量的指定轴上求最大值。具体来说，该函数是用来在指定维度上计算最大值的。
因为在实际深度学习场景中，神经网络处理的数据往往是多维数组（张量），而深度学习中常常要统计各个维度上的最大值，这时候就可以用到tf.reduce_max()函数。
注意：在使用时，需要确保在指定的维度上，每个维度的长度一样，否则会抛出异常。
使用方法
tf.reduce_max(input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None)
input_tensor: 传递一个张量作为函数输入；axis: 需要沿着其计算的维度，默认为None，表示计算所有元素的全局最大值；keepdims: 是否保留被降维的维度，默认为False，即不保留被降为1的维度；name: 操作的名称（可选）。
下面给出具体应用的两个例子：
示例1
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对全局所有元素求最大值
global_max = tf.reduce_max(x)
print(global_max)
# 输出6
示例2
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 沿着第0维度（即行）求最大值
row_max = tf.reduce_max(x, axis=0)
print(row_max)
# 输出[7 8 9]
# 沿着第1维度（即列）求最大值
col_max = tf.reduce_max(x, axis=1, keepdims=True)
print(col_max)
#输出[[3]
# [6]
# [9]]
到这里，我们就完成了tf.reduce_max函数的介绍与使用方法。希望对大家有所帮助。