softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) <tf.Tensor:shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0.16984604, 0.82474494], dtype=float32)> 警告:此操作需要未缩放的 logits,因为它在内部对 logits 执行softmax 以提高效率。不要使用 softmax 的输出调用此操作,因为它会产生不正确的...
res3 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels) # 求出交叉熵损失后再对各个样本的交叉熵损失取平均,0.15134566 res4 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=labels)) with tf.Session() as sess: res1,res2,res3,res4 = sess...
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=")...
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_softmax_cross_entropy_w...
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 ...
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)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...
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