tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（）的用法

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（）的用法

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（_sentinel, labels, logits, dim, name）  

计算 softmax(logits) 和 labels 之间的交叉熵

参数：_sentinel -->内部，一般不使用。

            labels       --> 真实数据的类别标签

            logits        -->神经网络最后一层的类别预测输出值

            dim           --> 类维度。默认为-1，这是最后一个维度。

一般用于交叉熵损失函数的设定：

cross_entropy_loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits = y, labels = y_))

import tensorflow as tf  

# calculate cross_entropy 
y = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]])  
y_=tf.constant([[0.0, 0.0, 0.0, 1.0],[0.0, 0.0, 0.0, 1.0],[0.0, 0.0, 0.0, 1.0]])  
ysoft = tf