@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) ...
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 第二个参数labels:实际的标签,大小同...
6. y=tf.nn.softmax(logits) 7. #true label 8. y_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]]) 9. #step2:do cross_entropy 10. cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 11. #do cross_entropy just one step 12. cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softm...
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 第二个参数labels:实际的标签,大小同...
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率;2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式: 计算logits中每个元素的值:[ ...
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。 frommindsporeimportTensor, nnimportnumpyasnpimportmindspore ...
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 ...
这个函数传入的 logits 是 unscaled 的,既不做 sigmoid 也不做 softmax ,因为函数实现会在内部更高效得使用 softmax 。 softmax_cross_entropy_with_logits计算过程 1、对输入进行softmax softmax公式 举个例子:假设你的输入S=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属...
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的torch.nn.CrossEntropyLoss(输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntr...
文章目录一、softmax二、损失函数loss1、均值平方差2、交叉熵3、损失函数的选取三、softmax 算法与损失函数的综合应用1 验证softmax_cross_entropy_with_logits包含softmax函数2 验证非标准one_hot的交叉熵 结果对于错误分类不明显3 验证labels = [2 , 1] 即 001 与 0104 验证loss = tf.reduce_sum(tf.nn....