tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()

最新推荐文章于 2022-11-21 19:05:42 发布
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本文详细解析了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数，包括其参数logits和labels的作用，以及如何通过该函数先进行softmax计算再计算交叉熵的过程。

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

函数原型：

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,    logits=None, dim=-1, 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_classes
  • labels：实际的标签，大小同上

作用：

  • 分为两部第一步先进行softmax然后再计算交叉熵。
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