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 第二个参数labels:实际的标签,大小同上...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) 这个函数与上一个函数十分类似,唯一的区别在于labels. labels的每一行为真实类别的索引 函数定义 执行步骤 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logit...
15. softmax=sess.run(y) 16. c_e = sess.run(cross_entropy) 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=")...
softmax=sess.run(y) c_e=sess.run(cross_entropy) c_e2=sess.run(cross_entropy2)print("step1:softmax result=")print(softmax)print("step2:cross_entropy result=")print(c_e)print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")print(c_e2) 输出结果是: step1:softmax result=[[0.090...
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()函数的使用方法,softmax实际就是将输入函数带到一个方程np.power(np.e,xi)/Σnp.power(np.e,xi)中得到,其代码如下:
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) ...
loss函数可以理解成为我们需要去优化的函数,即最小化的函数值。 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...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数是TensorFlow中常用的求()的函数,即计算labels和logits之间的交叉熵(cross entropy)。 A.信息熵B.信息元C.logitsD.交叉熵 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 dropout运行原理() A.随机取消一些节点,只是用部分节点进行拟合运算,防止过拟合B.dropout...
Cross-Entropy 代码 logits=tf.add(tf.matmul(fcl2,weight5),bias5)softmax=tf.nn.softmax(logits)#softmax()函数在这里其实是多余的,因为下面会自动进行softmax计算。defloss(logits,labels):labels=tf.cast(labels,tf.int64)cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,label...