RNN中的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

最新推荐文章于 2021-08-10 10:57:01 发布
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本文通过具体实例，详细介绍了在TensorFlow中如何使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数进行交叉熵损失计算。该函数适用于分类任务，特别是在多分类场景下，能够直接接受整数标签作为输入，简化了计算过程。
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看完这个例子你就懂了

# batch_size是2，时间步是2
ax = [[1,2,3,4],[2,3,4,5],[2,2,4,5],[2,1,4,5]]# 2*2,4
bx = [[2,1],[2,3]]
ax = tf.convert_to_tensor(ax,dtype=tf.float32)
bx = tf.convert_to_tensor(bx)
z = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=ax, labels=tf.reshape(bx, [-1]))
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(ax))
    print(sess.run(z))

输出结果

[[1. 2. 3. 4.]
 [2. 3. 4. 5.]
 [2. 2. 4. 5.]
 [2. 1. 4. 5.]]
[1.4401897 2.4401896 1.3835287 0.3618491]

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