tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits (记为f1) 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...
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...
# 交叉熵损失,[0.13284527 0.16984604] res3 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels) # 求出交叉熵损失后再对各个样本的交叉熵损失取平均,0.15134566 res4 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels)) with tf.Session() as s...
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.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum()!! 13. 14. with tf.Session() as sess: 15. softmax=sess.run(y) 16. c...
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 ...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits= , labels=)。 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,大小同上 交叉熵代码: ...
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...
Iter 28:Test Accuracy 0.9817 Iter 29:Test Accuracy 0.9806 Iter 30:Test Accuracy 0.9805 softmax_cross_entropy_logits内部会计算softmax,并进行了优化,所以不要画蛇添足在前面加一层softmax,可以看出额外加一次softmax会使得收敛速度减慢而且损失一定准确率。
softmax_cross_entropy_with_logits()输入的label格式为一维的向量,所以首先需要将其转化为one-hot格式的编码,例如如果分量为3,代表该样本属于第三类,其对应的one-hot格式label为[0,0,0,1,...0],而如果你的label已经是one-hot格式,则可以使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数来进行softmax和lo...
softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) <tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.16984604, 0.82474494], dtype=float32)> 警告:此操作需要未缩放的 logits,因为它在内部对 logits 执行softmax 以提高效率。不要使用 softmax 的输出调用此操作,因为它会产生不正确的...