tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数
1、softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。
对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差。比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中。(这也是和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)这个API的区别)
警告:输入API的数据 logits 不能进行缩放,因为在这个API的执行中会进行 softmax 计算,如果 logits 进行了缩放,那么会影响计算正确率。不要调用这个API区计算 softmax 的值,因为这个API最终输出的结果并不是经过 softmax 函数的值。
logits 和 labels 必须有相同的数据维度 [batch_size, num_classes],和相同的数据类型 float32 或者 float64 。
2、tensorflow例子
import tensorflow as tf a=tf.constant([[1, 1, 1]],dtype=tf.float32)
b=tf.nn.softmax(a) with tf.Session() as sess:
print(sess.run(b))
print(sess.run(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=a,labels=[[1,1,1]])))
sess.close()
输出结果:
[[ 0.33333334 0.33333334 0.33333334]]
[ 3.29583693]
tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数的更多相关文章
- TensorFlow—softmax_cross_entropy_with_logits函数详解
softmax_cross_entropy_with_logits函数原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred ...
- 深度学习TensorFlow常用函数
tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, Tensor ...
- tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例
tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 ...
- TensorFlow 常用函数汇总
本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU ...
- TensorFlow 常用函数与方法
摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CP ...
- 『TensorFlow』函数查询列表_神经网络相关
tf.Graph 操作 描述 class tf.Graph tensorflow中的计算以图数据流的方式表示一个图包含一系列表示计算单元的操作对象以及在图中流动的数据单元以tensor对象表现 tf. ...
- (原)tensorflow中函数执行完毕,显存不自动释放
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/question ...
- tensorflow l2_loss函数
1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: out ...
- tensorflow l2_normalize函数
1.l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进 ...
随机推荐
- ztree学习笔记(一)
在项目当中,经常会用到ztree树形插件,之前做的几个项目当中都用到了这个插件,感觉功能还是很强大的,而且在网上还找到了中文的API,因为项目中的树形结构不是自己做的,所以现在从头学习一下,并且记录一 ...
- RMAN备份与恢复(二)--常用操作学习
(1)连接目标数据库 在RMAN中可以建立与目标数据库或恢复目录数据库的连接.与目标数据库连接时,用户须具有sysdba系统权限,以保证可以进行数据库的备份.修复与恢复工作. 可以在操作系统命令提示符 ...
- scrapy设置"请求池"
scrapy设置"请求池" 引言 相信大家有时候爬虫发出请求的时候会被ban,返回的是403错误,这个就是请求头的问题,其实在python发出请求时,使用的是默认的自己的请求头,网 ...
- maven下载jar包失败后无法再次重新下载
maven下载jar包失败后无法再次重新下载:删除maven 资源库中的 *.lastUpdated文件
- 分布式架构实战--ActiveMQ的安装与使用(单节点)
具体内容请参考样例代码和视频教程: http://www.roncoo.com/course/view/85d6008fe77c4199b0cdd2885eaeee53 IP:192.168.4.10 ...
- JS中创建自定义对象的方法
1.直接给对象扩充属性和方法: 2.对象字面量: 3.工厂方式: 4.构造函数方式: 5.原型方式: 6.混合方式. <script> // 1.直接给对象扩充属性和方法; var cat ...
- android怎么输出信息到logcat
- [翻译]成为顶尖程序员应当学什么?Python、C还是Ruby?
原文地址(墙外):https://medium.com/life-tips/should-you-learn-python-c-or-ruby-to-be-a-top-coder-infographi ...
- ajax来判断用户是否登录与添加
首先在用ajax之前,先说一下JSON: JSON:javascript object notation js对象标记 对于json,我们只需要知道如何定义json?如何输出?怎么遍历? 1.定义 ...
- 你猜这个题输出啥?-- java基础概念
最近在看java编程思想,大部分内容都觉得没啥意思,但是突然看到一个基本概念(似乎都忘了),于是写了测试题,我想这辈子也不会忘这个概念了. 题目如下: public class Suber exten ...