深度学习中的tf.nn.softmax(logits, axis=1)以及tf.argmax(prob, axis=1)两个函数的参数以及用法

最新推荐文章于 2024-06-14 14:57:03 发布
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tf.nn.softmax的axis的理解
_Hope_
09-30 7175
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() ones = tf.ones(shape=[2,3]) temp1 = tf.nn.softmax(ones,axis=1) # 行 print(temp1) temp2 = tf.nn.softmax(ones,axis=2) # 列 print(temp2) tf.Tensor( [[0....
深度学习loss总结：nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss,nn.KLDivLoss等
@bangbang的博客
11-19 1057
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出(target)，概率分布q为实际输出(pred),HpqH(p,q)HpqPytorch中的CrossEntropyLoss()函数而是交叉熵的另外一种方式计算得到的：Pytorch中函数的主要是将和NLLLoss最小化负对数似然函数）合并到一块得到的结果(1)首先对预测值pred进行softmax计算：其中softmax。
对于计算正确率时 logits.argmax(dim=1)，torch.eq(pre_label,label)
YI_SHU_JIA的博客
05-31 4231
额 好像是一句非常简单的代码 ，但是作为新手 ，我是完全看不懂哎 前十眼。 首先 这里的PRE label是一个 （a，b）维的张量。其中a是你的全连接输出维度，bsi
深度学习基础--logits
wydbyxr的博客
11-07 4674
logits   深度学习源码里经常出现logits   logits: 未归一化的概率， 一般也就是 softmax层的输入。所以logits和lables的shape一样
深度学习的logits什么意思
danger2的博客
12-21 5864
在深度学习中，Logits（逻辑值）通常是指模型的输出层的原始未经处理的分数或得分，尤其是在分类问题中。具体来说，Logits是模型对每个类别的线性输出，还未经过 softmax 或 sigmoid 等激活函数的处理。在进行分类任务时，一般会对Logits应用 softmax 函数，将其转化为概率分布，使得每个类别的得分都在0到1之间，且所有类别的概率之和为1。总体而言，Logits是神经网络输出的原始值，它们提供了每个类别的分数信息，进而可以用于后续的分类或决策过程。
深度学习logits是什么？
热门推荐
Drug discovery
12-30 3万+
在深度学习的上下文中，logits层是指馈入softmax(或其他此类归一化)的层。 softmax的输出是分类任务的概率，其输入是logits层。 logits层通常产生-infinity到+ infinity的值，而softmax层将其转换为0到1的值。 例如U-GAT-IT生成器/鉴别器中就是指的箭头所指的地方 ： ...
#测试的方法进行操作，得到最终的预测数字。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import cv2 @tf.autograph.experimental.do_not_convert def predict(image_path): img= Image.open(image_path).convert("L") img=np.array(np.array(img)/255).reshape((1,28,28, 1)) img=tf.cast(img,dtype=tf.float64) #print(img) checkpoint.restore(manager.latest_checkpoint) logits=cnnmodel.predict(img) prob = tf.nn.softmax(logits, axis=1) pred = tf.argmax(prob, axis=1) pred = tf.cast(pred, dtype=tf.int32) print("经过识别大概率认为这个数字是",int(pred[0])) print(prob)#查看0-9每个数字的概率预 predict(r"D:\QQDownload\手写数字识别\5.png") img=cv2.imread(r"D:\QQDownload\手写数字识别\5.png") plt.imshow() plt.show(img)
06-06
使用 TensorFlow 的 `tf.nn.softmax` 函数来计算每个数字的概率预测结果，并使用 `tf.argmax` 函数获取最终预测结果。最后将预测结果转换为整数类型，并输出预测结果和每个数字的概率预测结果。 在函数的最后，使用...
TensorFlow tf.nn库
qq_42805483的博客
08-02 853
tf.nn库能提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation等，相对tf.layer更底层一些。** 1.激活函数Activation Functions 2.dropout层 3.卷积层 4.池化层 5.Normalization 6.Losses 7.Evaluation ...
tf.softmax
最新发布
03-16
注意，在此过程中，`axis=-1` 参数指定了沿最后一个轴执行 softmax 运算的操作。 --- #### 自定义梯度计算与 softmax 结合 当需要手动控制梯度流时，可以结合 `tf.GradientTape` 对包含 softmax 层的模型进行训练...
tf API 研读：tf.nn，tf.layers， tf.contrib综述
qq_41853758的博客
09-06 1228
我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。         下面是对三个模块的简述：         （1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、e...
【机器学习】tf.nn.softmax
littlemichelle
04-29 5140
1、概念 softmax是一个激活函数。 tf.nn.softmax( logits, # 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits axis = None, name = None dim = None ) 作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出：归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs,例如输出[0.4, 0.1, 0.2, 0..
logits 在深度学习中的意思
Loss
07-22 1572
在卷积神经网络中，经过 x经过激活后，没有经过sigmoid或者softmax处理的"东西"，如以下forward函数返回值就是logits w1, b1 = torch.randn(200, 784, requires_grad=True),\ torch.zero(200, requires_grad=True) #ch_out,ch_in 784=28x28 w2, b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\
深度学习中的logits是什么含义？
weixin_45683677的博客
10-03 2689
logits在深度学习中表示模型最后一层的数据，也就是raw data，之后可以接softmax或者sigmod进行缩放 logits的范围为 [−∞- \infty−∞，+∞+ \infty+∞]
深度学习源码里的logits是什么？
CodingPark 编程公园
03-04 1134
logits含义
如何理解深度学习里的logits？
ZhengrongYue的博客
07-08 1998
如何理解深度学习里的logits？
tf axis = 1
木筱雪的专栏
04-30 715
总是搞不清楚在axis上加减的结果，例子如下： import tensorflow as tf from scipy.spatial.distance import pdist, squareform class EmbeddingTable(object): def __init__(self, ini): self.embedding_table = tf.g...
【深度学习基础】理解 PyTorch 中的 logits 和交叉熵损失函数
qq_41767061的博客
06-14 3615
logits是模型输出的未归一化预测值，通常是全连接层的输出。在分类任务中，logits 的形状通常为，其中batch_size是一个批次中的样本数，num_labels是分类任务中的类别数。交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是一种常用于分类任务的损失函数。它衡量的是预测分布与真实分布之间的差异。具体而言，它会计算每个样本的预测类别与真实类别之间的距离，然后取平均值。在 PyTorch 中，交叉熵损失函数可以通过来实现。该函数结合了LogSoftmax和NLLLoss。
【深度学习笔记】第 2 课：Logistic 多项式回归法
weixin_30437847的博客
01-22 392
1 """Softmax.""" 2 scores = [3.0, 1.0, 0.2] 3 4 import numpy as np 5 6 def softmax(x): 7 """Compute softmax values for x.""" 8 #pass # TODO:Compute and return softmax(x) 9...
对于矩阵操作中axis的理解，以及axis=-1的解释
shenyuan12的专栏
08-26 490
1. axis的基本使用 axis常常用在numpy和tensorflow中用到，作为对矩阵（张量）进行操作时需要指定的重要参数之一。设定axis=-1,0,1...，用来指定执行操作的数据如何划分。 一句话解释：设axis=i，则沿着第i个下标变化的方向进行操作！[1] 简单例子就不举了，其他博客有很多，这里举一个稍微复杂一点的三维矩阵的例子： 设embeddings是一个shape=[3,4,5]的矩阵，如下： embeddings = [[[-0.30166972 0.2574174
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