我的问题分为两个部分：

1. 如何计算沿张量的特定轴的最大值？例如，如果我有

    x = tf.constant([[1,220,55],[4,3,-1]]) 

   我想要类似的东西

    x_max = tf.max(x, axis=1) print sess.run(x_max) output: [220,4] 

   我知道有一个tf.argmax和tf.maximum ，但都没有给出沿单个张量轴的最大值。现在，我有一个解决方法：

    x_max = tf.slice(x, begin=[0,0], size=[-1,1]) for a in range(1,2): x_max = tf.maximum(x_max , tf.slice(x, begin=[0,a], size=[-1,1])) 

   但是它看起来并不理想。有一个更好的方法吗？

2. 给定一个张量的argmax的索引，我如何使用这些索引索引到另一个张量？使用上面x的示例，我该如何执行以下操作：

    ind_max = tf.argmax(x, dimension=1) #output is [1,0] y = tf.constant([[1,2,3], [6,5,4]) y_ = y[:, ind_max] #y_ should be [2,6] 

   我知道切片，就像最后一行一样，在TensorFlow中还不存在（ ＃206 ）。

   我的问题是： 对于我的特定情况（最好使用其他方法，例如，收集，选择等），最好的解决方法是什么？

   附加信息：我知道x和y只会是二维张量！