tf.nn

最新推荐文章于 2020-10-14 16:49:07 发布

Binggowub

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分类专栏： tensorflow

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本文详细介绍了tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数的应用场景及其参数。该函数主要用于实现硬分类任务，在神经网络中用于计算预测值与真实值之间的损失。logits作为未缩放的预测值，形状为[batch_size,num_classes]；labels作为真实类别，形状为[batch_size]。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels)

针对硬分类；
logits是unscale的，其shape是[batch_size, num_classes]，dtype为float32 or float64；
labels的shape是[batch_size]，dtype为int64，值的含义是所属的类。