tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy主要与即刻执行和tf.function兼容。但是,loss_collection参数在即刻执行时会被忽略,并且不会将任何损失写入损失集合。您将需要手动保留返回值或依赖tf.keras.Model损失跟踪。 要切换到本机 TF2 样式,请实例化tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy类,并将from_logits设置为...
以上代码展示了如何使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy函数来计算稀疏softmax交叉熵损失,并进行了简单的监控。
classification_loss_fn=tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy, classification_loss_weight=1.0, classification_one_hot=True, add_summaries=True) 参数: model:gan_model族函数的返回值 generator_loss_fn:生成器使用的损失函数。 discriminator_loss_fn:判别器使用的损失函数。 gradient_penalty_weight:如果...
当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。 好了,接下来我自己实现项目的代码: cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tra...
tf.losses.softmaxCrossEntropy(onehotLabels, logits, weights, labelSmoothing, reduction) 参数:此函数接受五个参数(其中最后三个是可选的),如下所示: onehotLabels:它是一个与预测具有相同维度的热编码标签。 logits:它是预测的输出。 weights:这些是秩为 0 或 1 的那些张量,它们必须是可广泛铸造的以变形。
tf.losses.categorical_crossentropy(y_onehot, y_pre, from_logits=True) 1. 2. 3. 结果为: <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.939831], dtype=float32)> 1. 下面我们来计算这个值是如何计算得到的. 内部的运算是: 先对y_pre进行softmax归一化得到 ...
#step1:do softmax y=tf.nn.softmax(logits) #true label y_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]]) #step2:do cross_entropy cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) #do cross_entropy just one step ...
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy()中的作用就是上面的 注释1,2,3,虽然像您上次答疑下图步骤4中说的那样在这个函数外没有做 one-hot操作,但是这个函数其中包含了把标签y做了one-hot编码[就是上图注释中的第2步],prediction是一个元素为索引的向量,索引和在osses.sparse_softmax_cross_entropy()函数中...
2.keras内置损失函数:keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 3.多分类问题注意度量metrics搭配 一. 损失函数tf.nn 1. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label, logits=y) label真实标签,注意是一个onehot向量 TensorFlow已经实现好函数,用来计算label和logits的softmax交叉熵。注意,该函数的参...
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. step1:softmax result=