pointnet train 第十句correct = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.to_int64(labels_pl))

correct = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.to_int64(labels_pl))

首先看tf.argmax(pred,1)因爲pred,是32，40的tensor，40那一維是40個模型中對應的概率，取最大的一個索引作爲預測值，最後得到shape 32的tensor然後跟shape 32的labels_pl相比，即tf.equal,得到32的tensor，類型爲bool