tf.nn.softmax（logits,name=None）

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tf.nn.softmax（logits,name=None）

tf.nn.softmax( logits, axis=None, name=None, dim=None #dim在后来改掉了 ) 通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题. args: logits a tensor 必须是一下类型之一:float32,float64 [batch_size, num_classes],当没有batcha,默认为[num_classes,],也就是默认特征的个数就是类的个数 name 操作的名称(可选) r…

Tensorflow踩坑之tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn（）报错 “ValueError: None values not supported.”

详细解决方法见链接:https://stackoverflow.com/questions/39808336/tensorflow-bidirectional-dynamic-rnn-none-values-error 主要原因:tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()中的参数sequence_length必须设置 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详情链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/…

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits（）函数的使用方法

import tensorflow as tf labels = [[0.2,0.3,0.5], [0.1,0.6,0.3]]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…

tf.nn.softmax & tf.nn.reduce_sum & tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.softmax softmax是神经网络的最后一层将实数空间映射到概率空间的常用方法,公式如下: \[ softmax(x)_i=\frac{exp(x_i)}{\sum_jexp(x_j)} \] 本文意于分析tensorflow中的tf.nn.softmax(),关于softmax的具体推导和相关知识点,参照其它文章. tensorflow的tf.nn.softmax()函数实现位于这里,可以看到,实现起来相当简明: tf.exp(logits)/tf.reduce_sum(tf…

对tf.nn.softmax的理解

对tf.nn.softmax的理解转载自律者自由最后发布于2018-10-31 16:39:40 阅读数 25096 收藏展开 Softmax的含义:Softmax简单的说就是把一个N*1的向量归一化为(0,1)之间的值,由于其中采用指数运算,使得向量中数值较大的量特征更加明显.如图所示,在等号左边部分就是全连接层做的事. W是全连接层的参数,我们也称为权值:W是全连接层的参数,是个T*N的矩阵,这个N和X的N对应,T表示类别数,比如你进行手写数字识别,就是10个分类,那么T就是10.…

tf.nn.softmax 分类

tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None) 参数: logits:一个非空的Tensor.必须是下列类型之一:half, float32,float64 axis:将在其上执行维度softmax.默认值为-1,表示最后一个维度 name:操作的名称(可选) dim:axis的已弃用的别名返回: 一个Tensor,与logits具有相同的类型和shape sample import tensorflow as tf #tf.enable_…

深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…