解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`

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#神经网络 #tensorflow #python

运行程序报错：

Traceback (most recent call last):
  File "demo.py", line 74, in <module>
    cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
  File "/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py", line 1558, in softmax_cross_entropy_with_logits
    labels, logits)
  File "/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py", line 1512, in _ensure_xent_args
    "named arguments (labels=..., logits=..., ...)" % name)
ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=
最低0.47元/天 解锁文章
【Tensorflow】ValueError: Only call `sigmoid_cross_entropy_with_logits` with named arguments
XD的学习笔记
03-10 607
报错信息 ValueError: Only call softmax_cross_entropy_with_logits with named arguments (labels=…, logits=…, …) 解决方法 在方法内加上labels=…, logits=…, 报错代码 my_vals = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(my_logit...
理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别
qq_29715355的博客
06-18 1255
在机器学习尤其是深度学习中，分类问题是一个常见的任务。在解决分类问题时，我们需要将模型的输出转换为概率分布，以便确定每个类别的可能性。同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。在TensorFlow中，logitssoftmax和是与这些任务相关的重要概念和函数。
【Python】 ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments
象在舞的技术专栏
07-15 2964
【问题】              今天调用TensorFlow框架中的softmax_cross_entropy_with_logits()方法时，报了如下的错误：ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)【原因】这个函数现...
ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=.
AnneQiQi的博客
12-10 482
使用tensorflow训练时报错：ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=. 解决办法： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = yPredbyNN, labels=Y...
把“未激活的原始输出（logits）直接喂给损失函数” 的规范做法及原因
最新发布
badwoman_12138的博客
09-24 247
直接对概率取对数会遇到 log⁡(0)\log(0)log(0)/下溢；，取值在 (−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)。这类权重的含义建立在“内部使用 logits”的假设上，你外面先。（不是 one-hot 概率），BCEWithLogits 期望。了一次非线性，梯度更容易在 0 或 1 附近变小。接受 logits，要求概率），但数值稳定性不如。的稳定公式，避免溢出/下溢。：多类互斥任务用的交叉熵。：二分类/多标签任务用的“：模型最后一层线性层的。，再喂给损失，相当于。
TensorFlow报错：ValueError: Only call ‘softmax_cross_entropy_with_logits’ with named arguments (labels=
wk的博客
09-04 577
TensorFlow报错：ValueError: Only call ‘softmax_cross_entropy_with_logits’ with named arguments (labels=…, logits=…, …) 如图： ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments...
ValueError: Only call `sigmoid_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=.
xiao_lxl的专栏
08-16 5271
在运行到loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(output,Y))时，报错： ValueError: Only call sigmoid_cross_entropy_with_logits with named arguments (labels=…, logits=…, …)应该改为loss = tf.redu
TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
09-17
### TensorFlow中的`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits`详解 在深度学习领域，特别是进行分类任务时，损失函数的选择至关重要。其中一种广泛使用的损失函数便是交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。在...
精选资源
sigmoid_cross_entropy_with_logits,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_…
01-20
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1​ 交叉商的计算方式：−(labels...
Only call `sigmoid_cross_entropy_with_logits` with named arguments解决
jacke121的专栏
10-02 4466
Only call `sigmoid_cross_entropy_with_logits` with named arguments
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2
LiQingBB的博客
10-27 924
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) 计算label和logits之间的softmax交叉熵 一般logits和label都是[batch，num_classes]维的，但是更高维的也...
cross entropy_tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2
weixin_39882870的博客
11-24 255
官方链接 这个api是废弃api tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的新版被废弃的旧版：反向传播时，只会反向传播logits，label不会反向传播（具体怎么理解还未可知）v2新版：反向传播时，logits和labels都会反向传播tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2( _sentinel=None...
TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解
信小海
11-21 2329
TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解
调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决
大坡3D软件开发
03-10 3万+
运行一个程序时提示出错如下：Traceback (most recent call last):  File "/MNIST/softmax.py", line 12, in     cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()笔记及交叉熵
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03-10 3万+
交叉熵交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。tensorflow中自带的函数可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entrop
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
weixin_33984032的博客
05-30 303
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) 该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 第二个参数labels：实际的标签，大小同上 具体执行步骤： i...
TensorFlow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 及其···v2 和 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的异同
sdnuwjw的博客
01-08 5213
一、三者的异同 1、共同点 三者功能都是先计算输入 logits 的 softmax 分类，再计算与输入 labels 之间的交叉熵，最终返回的交叉熵结果相同 2、不同点 （1）softmax_cross_entropy_with_logits 已经弃用，相同功能被 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 取代 （2）softmax_cross_ent...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits这个是什么损失
08-13
### ### 定义与数学表达 `tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 是 TensorFlow 中用于多分类任务的损失函数。该函数接受两个输入：`logits` 和 `labels`。其中，`logits` 是神经网络输出层的原始输出（未经过 softmax 函数），形状为 `(batch_size, num_classes)`，而 `labels` 是一个一维整数张量，形状为 `(batch_size,)`，表示每个样本所属类别的索引。该函数内部会自动对 `logits` 进行 softmax 操作，并与自动转换为 one-hot 编码的 `labels` 进行交叉熵计算[^2]。 交叉熵损失函数的数学表达式如下： $$ \text{Loss} = -\sum_{i=1}^{C} y_i \cdot \log(\hat{y}_i) $$ 其中，$ y_i $ 是真实标签（one-hot 编码后的形式），$ \hat{y}_i $ 是预测的概率分布（经过 softmax 后的输出）。由于 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 会自动将标签转换为 one-hot 形式，因此在使用时只需传入整数标签即可，无需手动进行 one-hot 编码[^3]。 ### ### 与 `softmax_cross_entropy_with_logits` 的区别 与 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 不同，后者要求标签必须是 one-hot 编码形式，即每个样本的标签是一个长度为 `num_classes` 的向量，其中只有一个元素为 1，其余为 0。而 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 则适用于标签为整数索引的情况，避免了手动转换 one-hot 编码的步骤，提高了代码的简洁性和运行效率[^1]。 例如，在三分类问题中，若某个样本的真实类别为第 3 类，则使用 `softmax_cross_entropy_with_logits` 时需传入标签 `[0, 0, 1]`，而使用 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 时只需传入整数 `2`。该函数会自动将其转换为对应的 one-hot 向量并与预测值进行计算。 ### ### 使用示例 以下是一个使用 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 的简单示例： ```python import tensorflow as tf # 假设 batch_size = 2, num_classes = 3 logits = tf.constant([[2.0, 1.0, 0.1], [0.5, 1.0, 2.0]], dtype=tf.float32) # 对应的真实类别标签（整数形式） labels = tf.constant([0, 2], dtype=tf.int32) # 计算交叉熵损失 loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) # 计算平均损失 mean_loss = tf.reduce_mean(loss) print("Loss per sample:", loss.numpy()) print("Mean loss:", mean_loss.numpy()) ``` 在上述代码中，`logits` 是模型输出的原始值，`labels` 是类别索引。函数会自动计算每个样本的交叉熵损失，并返回一个形状为 `(batch_size,)` 的张量。最后通过 `reduce_mean` 得到整个批次的平均损失值[^2]。 ### ### 在深度学习中的作用 在深度学习中，`sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 被广泛用于多分类任务，如图像分类、文本分类等。其主要作用是衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，并通过反向传播优化模型参数，使预测结果更接近真实标签。由于其对标签格式的灵活性和计算效率的优势，该损失函数成为分类任务中首选的损失函数之一[^1]。 此外，该函数还避免了手动进行 one-hot 编码的繁琐步骤，减少了数据预处理的工作量，同时降低了内存占用，尤其适用于类别数量较大的场景。 ###
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