百度试题 题目代码tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels,logits)的作用是定义( ) A.sigmoid交叉熵B.加了稀疏的softmax交叉熵C.softmax交叉熵D.加权的sigmoid交叉熵相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
batch_size 长度的1-D Tensor,type 类型和 logits 一样,值为softmax 交叉熵损失。 logits 和 labels 的shpae logits labels [python]view plaincopy cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name='xentropy') #print cross_entropy# MNIST 单层网络 softmax 的交叉...
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2). 一般是维度没有计算好; 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问...
,取而代之的是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。但既然是学习,就讲两者放到一起说吧。他们之间主要的区别就是输入参数labels的不同...tf中用于计算交叉熵的主要是下面两个函数:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None,logits ...
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received
from mindspore import Tensor, nn import numpy as np import mindspore x = Tensor(np.array([[1, 2, 3]]),mindspore.float32) y1 = Tensor(np.array([[0, 1, 0]]), mindspore.float32) loss_false = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=False) print("x shape:", x.shape) print("y1 ...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵 度量在离散分类任务中的错误率,这些类之间是相互排斥的(每个输入只能对应唯一确定的一个类)。举例来说,每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签:一张图片可能是一只狗或一辆卡车...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明,传入3个参数:logits、labels和name 传入的logits为神经网络输出层的输出,shape为[batch_size,num_classes],传入的label为一个一维的vector,长度等于batch...
计算logits 和labels 之间的稀疏 softmax 交叉熵。用法tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, name=None ) 参数 labels 形状为 [d_0, d_1, ..., d_{r-1}] 的Tensor(其中 r 是labels 和结果的等级)和 dtype int32 或int64。 labels 中的每个条目都必须是 [0, num_...
sess.run(loss_sparse)) 代码中的labels_sparse和labels表示的是一个意思,不过是两种表达方式,输出的结果是一样的: 这两个api的区别就在于labels的表达方式,正因为表达方式不同,也决定了 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits不能处理一个样本被分为多个类别的情况。