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,该函数的参数logits在函数内会用softmax进行处理,所以传进来时不能是softmax的输出了。 2. tf.nn.sparse_sof...
是的，当它是from_logits=False并且tf.nn.softmax()应用于输出时，我们期望相同的值。这里有一个不一...
losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels) loss = tf.reduce_mean(losses) # batch的平均losswith tf.variable_scope("train_step"): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lr) train_op = optimizer.minimize(loss) 03 用Keras建简单的文本分类模型 keras这部分...
损失函数本来是tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy、 但我就用了SoftmaxCrossEntropyWithLogits 优化器同样是Adam frommindsporeimportModelfrommindspore.nnimportAdamfrommindspore.nnimportSoftmaxCrossEntropyWithLogits net = Net(batch_size=64) opt = Adam(net.trainable_params(), learning_rate=0.0008, b...
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=one_hot_label))eval_metric_ops={"accuracy":tf.metrics.accuracy(tf.math.argmax(one_hot_label,axis=1),tf.math.argmax(pred,axis=1))}ifmode==tf.estimator.ModeKeys.EVAL:returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,pr...
下面是一个启用确定性的示例。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsop 运行多次,并且每次显示的输出都相同。如果未启用确定性,则此示例在 GPU 上运行时可能会失败,因为默认情况下tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits在 GPU 上使用非确定性算法。
在TensorFlow 中,可以使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数来计算交叉熵损失。该函数接受两个参数:预测结果和实际标签。它会自动将预测结果转换为概率分布,并计算交叉熵损失。 为了得到最终的损失值,可以使用tf.reduce_mean()函数计算所有样本的平均损失。这将为模型提供一个单一的标量损失值,用于衡量...
不知道有哪些朋友是在TF/keras/chainer/mxnet等框架下用python撸的….… 这可是python啊……上itchat,弄个微信号加自己为好友(或者自己发自己),训练进展跟着一路发消息给自己就好了,做了可视化的话顺便把图也一并发过来。 然后就能安心睡觉/逛街/泡妞/写答案了。
9、tf.nn.max_pool 10、tf.nn.bias_add 11、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 一、函数列表 主要用来搭建神经网络。 all_candidate_sampler(): 生成所有类的集合。 atrous_conv2d(): 无源卷积(又称孔卷积或膨胀卷积)。 atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
用local softmax的到的loss, 这里用mask过滤掉pad上去的token带来的loss: losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=scores, labels=labels) # shape = (batch, sentence, nclasses) mask = tf.sequence_mask(sequence_lengths) # apply mask losses = tf.boolean_mask(losses, mask)...