@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) ...
17. c_e2 = sess.run(cross_entropy2) 18. print("step1:softmax result=") 19. print(softmax) 20. print("step2:cross_entropy result=") 21. print(c_e) 22. print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=") 23. print(c_e2) 输出结果是: [python] view plain copy 1. ste...
注意: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 TensorFlow交叉熵函数 TensorFlow针对分类问题,实现了四个交叉熵函数,分别是 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn...
E2= sess.run(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits))print('按计算公式计算的结果:\n', E1)#按计算公式计算的结果print('tf计算的结果:\n', E2)#输出的E1,E2结果相同 三、sparse_softmax交叉熵 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None...
正确使用softmax_cross_entropy_with_logits时: 在4000次迭代后,误差降为0.03,准确率在98%。 错误使用softmax_cross_entropy_with_logits时: 发现5000+迭代,误差没有变化,准确率也没有增加...!!! 公告 小愿望:想迎着夕阳下班,能和三两好友时常相聚言欢 我时常...
softmax函数 计算交叉熵 交叉熵计算 不同之处在于调用时labels参数不相同,softmax_cross_entropy_with_logits采用的是one hot的形式,而sparse_softmax_cross_entropy_with_logits采用的是原始标签形式。 importtensorflowastf# 神经网络的输出logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])#...
Tensorflow交叉熵函数:cross_entropy 注意: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 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) ...
softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits, labels) sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) 其中logits都是未经激活函数(sigmoid、tanh、relu)和softmax放缩后的神经网络输出值,labels为样本标签(真实值); 1和2应用差不多,函数1不太严格,在新版本中将被淘汰,不建议使用; ...
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 ...
(5)Softmax回归。 4.4 评估指标 采用常用的成本函数“交叉熵”(cross-entropy),如式(12)所示: 4.5 模型检验 预测结果检验方法如下: (1)将训练后的模型进行保存; (2)输入测试样本进行标签预测; (3)调用tf.argmax函数获取预测的标签值; (4)与实际标签值进行匹配,最后计算识别率。