softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits, name="cross_entropy_loss") return array_ops.reshape(loss, array_ops.shape(labels), name="loss") 该函数首先将logits和labels转换为张量,并确保它们的形状兼容。然后,它使用nn_ops.softmax计算softmax激活值。最后,它使用...
loss_false = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=False)print("x shape:", x.shape)print("y1 shape:", y1.shape) out1 =loss_false(x, y1)print("sparse false:", out1) defsoftmax_cross_entropy(x, c): exps = np.exp(x)return-x[c] + np.log(np.sum(exps)) x = np.array([...
@tf_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation.deprecated(date=None, instructions=_XENT_DEPRECATION) def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel: Any = None, labels: Any = None, logits: Any = None, dim: int = -1, name: Any = None, axis: Any = None) ...
SoftmaxCrossEntropyWithLogits接口就是分类任务的交叉熵损失函数实现,接口参数说明见官方文档。 下面介绍如何使用SoftmaxCrossEntropyWithLogits。 sparse=Fasle,表示输入参数labels与输入参数shape相同,给出了每个label对应的值。from mindspore import Tensor, nn import numpy as np import mindspore x = Tensor(np.array...
计算logits 和labels 之间的 softmax 交叉熵。 用法 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, axis=-1, name=None ) 参数 labels 沿类维度的每个向量都应保持有效的概率分布,例如对于标签形状为 [batch_size, num_classes] 的情况,labels[i] 的每一行都必须是有效的概率分布。 logits Per...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...
logits=None, dim=-1, name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。 第二个参数label的含义就是一个分类标签,所不同的是,这个label是分类的概率,比如说...
with tf.Session()assess: print(sess.run(result1)) print(sess.run(result2)) 三:softmax_cross_entropy_with_logits解惑 其实上面案例(三)已经给出了解答:就是Tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作。soft...
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
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes ...