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...
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...
欢迎访问我的个人主页 tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率;2.计算交叉熵损失 1.将logits转换成概率 比如某个logits = [2, 7, 5],使用softmax将logits转换成概率,就是按照公式: 计算logits中每个元素的值:[ , , ],计算结果为[0.00589975 0.875...
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=")...
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) ...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 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_classeslabels:实际的标签,大小同上 执行流程 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常是求取输...
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(logits= , labels=)。 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 交叉熵代码: ...
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.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明,传入3个参数:logits、labels和name 传入的logits为神经网络输出层的输出,shape为[batch_size,num_classes],传入的label为一个一维的vector,长度等于batch...