调用tf softmax cross entropy with logits函数出错解决

最新推荐文章于 2023-06-09 20:20:55 发布

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在尝试运行TensorFlow程序时遇到了`softmax_cross_entropy_with_logits`函数调用错误，错误提示要求使用命名参数。解决方案是将调用方式改为`tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_))`。修正后的代码能够正确计算softmax结果和交叉熵损失。" 113427749,10615464,C++ 继承与多态性实战解析,"['c++', '类', '多态', '继承', '虚函数']

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 <module>
cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum()!!
File "C:\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\nn_ops.py", line 1578, in softmax_cross_entropy_with_logits
labels, logits)
File "C:\python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\nn_ops.py", line 1533, in _ensure_xent_args
"named arguments (labels=..., logits=..., ...)" % name)
ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)

原来这个函数，不能按以前的方式进行调用了，只能使用命名参数的方式来调用。原来是这样的：

tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y, y_))

因此修改需要成这样：

tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_))

例子完整代码如下：

#python 3.5.3      #2017-03-09 蔡军生  http://blog.youkuaiyun.com/caimouse    #import tensorflow as tf    #our NN's output  logits = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])#step1:do softmax  y = tf.nn.softmax(logits)#true label  y_ = tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])  #step2:do cross_entropy  cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))  #do cross_entropy just one step  cross_entropy2 = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_))  with tf.Session() as sess:      softmax=sess.run(y)      c_e = sess.run(cross_entropy)      c_e2 = sess.run(cross_entropy2)      print("step1:softmax result=")      print(softmax)      print("step2:cross_entropy result=")      print(c_e)      print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")      print(c_e2)

输出结果：

step1:softmax result=
[[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]
[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]
[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]]
step2:cross_entropy result=
1.22282
Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=
1.22282

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