按样本维度计算 loss 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) 按类别维度计算 lo...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) _sentinel:一个内部参数,具体作用还未可知 labels:真实标签,注意是一个onehot向量,且长度跟logits一样长,长度为类别数 logits:模型最后一层的输出,注意不要过softmax函数,维度为[batch_size,nu...
因此在TensorFlow r1.8中推荐使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2,其和前者大同小异,唯一的差别就是可以将梯度流传播到logits和labels中,如果实在不想要梯度流传播到labels中,可以在输入labels之前使用tf.stop_gradient()以阻断梯度流。 为了和以后的版本兼容,建议以后弃用tf.nn.softmax_cross_entropy_wi...
使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 创建 cross-entropy 损失。 用法 tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy( onehot_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS ) 参数 onehot_labelsOne...
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 ...
logits = [[2,0.5,1], [0.1,1,3]] a=tf.nn.softmax([2,0.5,1]) # 此行代码观看softmax函数如何处理数据,结果表明是按照行进行处理,即ln2/(ln2+ln0.5+ln1) result1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) # 可以发现此函数只将预测logits进行了softmax,这样...
计算logits 和labels 之间的 softmax 交叉熵。 用法 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( labels, logits, axis=-1, name=None ) 参数 labels 沿类维度的每个向量都应保持有效的概率分布,例如对于标签形状为 [batch_size, num_classes] 的情况,labels[i] 的每一行都必须是有效的概率分布。 logits Per...
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:
@{tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2}. _sentinel: Used to prevent positional parameters. Internal, do not use. labels: Each row `labels[i]` must be a valid probability distribution.实际的标签。 logits:Unscaled log probabilities.神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[ba...
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 ...