tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 (记为f2) tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits (记为f3) f1 和 f3:对于参数logits要求完全相同,即未经处理的,直接由神经网络输出的数值, 比如 [3.5,2.1,7.89,4.4]。两个函数区别在于labels格式,f1 要求labels的格式 和 logits类似,比如[0,0,1,0...
按样本维度计算 loss 这是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 的常见用法 ,用于计算多分类 loss,如下所示: loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels,logits=logits) 等价于 loss2=-1.0*tf.reduce_sum(labels*tf.log(tf.nn.softmax(logits)),axis=-1) 按类别维度计算 lo...
loss= tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=Truth,logits=Pred_logits) loss2= tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=Truth,logits=Pred_logits) loss3= tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(Truth),logits=Pred_logits) with tf.Session() as sess...
因此在TensorFlow r1.8中推荐使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2,其和前者大同小异,唯一的差别就是可以将梯度流传播到logits和labels中,如果实在不想要梯度流传播到labels中,可以在输入labels之前使用tf.stop_gradient()以阻断梯度流。 为了和以后的版本兼容,建议以后弃用tf.nn.softmax_cross_entropy_wi...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, 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)。
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的...
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:[ ...
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...
上面自己实现了tensorflow的softmax_cross_entropy_with_logits函数。 输入的每一行向量是softmax函数的输入,在手写数字分类的例子中,softmax的输出就是图片中识别数字的概率。tf.reduce_sum(-y_ * tf.log(y),1)算出了单个图片输出的偏差,到此也是tensorflow的softmax_cross_entropy_with_logits()实现的逻辑,最后...
@{tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2}. _sentinel: Used to prevent positional parameters. Internal, do not use. labels: Each row `labels[i]` must be a valid probability distribution.实际的标签。 logits:Unscaled log probabilities.神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[ba...