张量值不正确

Question

我有一个10x10矩阵和一个包含10个元素的向量。10x10矩阵使用随机初始化tf.random_uniform；10向量是一个常数。

我将向量和矩阵相乘，tf.matmul然后将结果称为logits。然后，我使用评估并打印logit logits.eval()。

然后，我从对数张量中得到最大值，并用1代替，其他所有值都用0代替。我用评估这个张量.eval()并打印结果张量。

评估的输出不正确，因为最大值的索引不是1。

但是，如果我采用的输出logits.eval()并定义一个常量，然后运行相同的代码并求值，那么结果就可以了。以下是代码：

tf.set_random_seed(1)

beta = tf.random_uniform([100], dtype=tf.float32, name="beta", seed=2)

beta = tf.reshape(beta, [10,10])

res = tf.constant([[0., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 1., 0., 0.]], dtype=tf.float32)

logits = tf.Variable(tf.truncated_normal([1, 10]), name='logits')

sess1 = tf.Session()

sess1.run(tf.global_variables_initializer())

logits = tf.matmul(res, beta)

print(logits.eval(session=sess1))

tf.where(

        tf.equal(tf.reduce_max(logits, axis=1, keepdims=True), logits), 

        tf.constant(1, shape=logits.shape), 

        tf.constant(0, shape=logits.shape)

    ).eval(session=sess1)

输出：

[[ 5.64927   11.539942  10.365061   6.367746  10.591797  10.503089

  11.0828085  7.0345297  8.477502   8.649068 ]]

array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

我认为有些事情我做得不好，但是尽管我花了大量的时间调试它，但我无法修复它。我将不胜感激。谢谢。