Python &引用；掩码不能是标量“；在keras.max（）函数中

当我在作业中使用Keras.max（box_scores，keep_dims=False）时，我得到了一个错误，它是“掩码不能是标量”。 但是当我使用Keras.max（box_scores，axis=-1，keep_dims=False）时，我得到了结果。但是我不明白。这个函数中axis=-1的作用是什么来纠正这个错误

box_scores = box_confidence * box_class_probs
box_classes = K.argmax(box_scores, axis=-1) 
box_class_scores = K.max(box_scores,keepdims=False)
filtering_mask = ((box_class_scores)>=threshold)
scores = tf.boolean_mask(box_class_scores,filtering_mask ,name="filtering_scores")
boxes = tf.boolean_mask(boxes,filtering_mask ,name="filtering_boxes")
classes = tf.boolean_mask(box_classes,filtering_mask ,name="filtering_classes")

这里，box_置信度=形状张量（19,19,5,1）， 盒子——形状张量（19,19,5,4）， box_class_probs——形状张量（19,19,5,80）， 和threshold——实际值，如果[highest class probability score

---

对于

max

函数

轴

参数指定计算最大值的维度列表（或一个维度或所有维度的

None

）。当使用负整数时，它们的解释类似于Python数组的负标记（即

-1

表示最后一个维度，

-2

-second from last，等等）

因此，当您不指定

轴

参数时，将使用默认值

无

，从而产生标量输出（即张量中所有值的最大值）。当您指定轴=-1时，只有最后一个维度被减少，因此从形状张量

（a，b，c，d）

可以得到形状张量

（a，b，c）

奇怪的是，

keras

文档没有在这里指定它