y=tf.nn.softmax(logits)#truelabel y_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])#step2:docross_entropy cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))#docross_entropy just one step cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,y_))#don...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 是不是觉得和softmax loss的公式很像。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softm...
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=")...
importtensorflow as tf#our NN's outputlogits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])#step1:do softmaxy=tf.nn.softmax(logits)#true labely_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])#step2:do cross_entropycross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*t...
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 ...
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:[ ...
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,这样就可以不用对logits数据进行softmax了 ...
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 ...
Iter 28:Test Accuracy 0.9817 Iter 29:Test Accuracy 0.9806 Iter 30:Test Accuracy 0.9805 softmax_cross_entropy_logits内部会计算softmax,并进行了优化,所以不要画蛇添足在前面加一层softmax,可以看出额外加一次softmax会使得收敛速度减慢而且损失一定准确率。