由于tf.nn.sparse_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...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)计算logits和labels之间的稀疏... minibatch的输入)。对于软softmax分类来说,对每一个输入有一个概率分布,参照softmax_cross_entropy_with_logits. 警告:这个操作期望无尺度化的 ...
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
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None): 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况,一幅图只能属于一类,而不能同时包含一条狗和一只大象 但是在对于labels的处理上有不同之处,label...
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 dtypeint32或int64。labels中的每个条目都必须是[0, num_classes)中的索引。当...
5 6 # 计算交叉熵及其平均值 cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1)) #改为 cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_,1), logits=y) tf.initialize_all_variables.run() ...
所以在神经网络mnist的学习中,应用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()作为交叉熵损失函数时,参数labels=tf.argmax(input,1)。 input作为正确答案的输入,大小为[batch_size,10]的one_hot=True的二位数组,通过tf.argmax()函数,选取每行中最大的元素对应的下标,于是得到了一个长度为batch_size的一维数组...
运行 AI代码解释 importtensorflowastf input_data=tf.Variable([[0.2,0.1,0.9],[0.3,0.4,0.6]],dtype=tf.float32)output=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=input_data,labels=[0,2])withtf.Session()assess:init=tf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(sess.run(outpu...
ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...) 原来这个函数,不能按以前的方式进行调用了,只能使用命名参数的方式来调用。原来是这样的: tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y, y_)) 因此修改需要成这样:...
dragon.vm.tensorflow.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, name=None )[source]¶ Computethelossofsoftmaxcrossentropywithsparselabels. Examples: labels=tf.constant([1,0],dtype=tf.int64)logits=tf.constant([[0.5,0.5],[0.3,0.7]],dtype=tf.float32...