print('tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits:', sess.run(loss_sparse)) 代码中的labels_sparse和labels表示的是一个意思,不过是两种表达方式,输出的结果是一样的: 这两个api的区别就在于labels的表达方式,正因为表达方式不同,也决定了 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits不能处理一...
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2). 一般是维度没有计算好; 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分类问...
由于softmax_cross_entropy_with_logits允许提供一个概率分布,因此在使用时有更大的自由度。 举个例子,一种叫label_smoothing的技巧将正确数据的概率设为一个比1.0略小的值,将错误的该概率设置为一个比0.0略大的值, 这样可以避免模型与数据过拟合,在某些时候可以提高训练效果 1 2 3 4 5 word_prob_smooth=tf....
batch_size 长度的1-D Tensor,type 类型和 logits 一样,值为softmax 交叉熵损失。 logits 和 labels 的shpae logits labels 1. cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name='xentropy') 2. #print cross_entropy# 1. 2. MNIST 单层网络 softmax 的交叉熵 1...
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
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 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
报错如图所示,请问是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits不支持的问题吗? TianyiLi 创建了Bug-Report 4年前 TianyiLi 将关联仓库设置为Ascend/modelzoo 4年前 展开全部操作日志 zhengtao 4年前 复制链接地址 从您提供的报错日志来看,是mul算子对动态shape场景未做适配,适配后的版本发出去后...
为了使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy函数,你可以按照以下步骤进行操作: 导入TensorFlow库并确保版本兼容: 你需要导入TensorFlow库,并确保代码能够在TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x环境中兼容运行。通过使用tf.compat.v1命名空间,可以实现这一点。 python import tensorflow as tf tf.compat.v...
即sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 直接用标签计算交叉熵,而 softmax_cross_entropy_with_logits 是标签的onehot向量参与计算。softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 是 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 的一个独热版本(one hot version)。
相当于合并了softmax和cross_entropy两步 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) Computes sparse softmax cross entropy between `logits` and `labels`. Measures the probability error in discrete classification tasks in which the ...