【tensorflow】softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits都是对最后的预测结果进行softmax然后求交叉熵
区别在于输入的label形式
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的label是 [batch_size],
softmax_cross_entropy_with_logits的label是[batch_size, classes], 也就是需要对label进行onehot编码
【tensorflow】softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的更多相关文章
- tensorflow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 与 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的区别
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-c ...
- tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数
1.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=Non ...
- TensorFlow—softmax_cross_entropy_with_logits函数详解
softmax_cross_entropy_with_logits函数原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred ...
- tf中softmax_cross_entropy_with_logits与sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
其实这两个都是计算交叉熵,只是输入数据不同. #sparse 稀疏的.稀少的 word_labels = tf.constant([2,0]) predict_logits = tf.constant ...
- Tensorflow进行POS词性标注NER实体识别 - 构建LSTM网络进行序列化标注
http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/55653279 Github下载完整代码 https://github.com/rockingd ...
- 【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化 ...
- tensorflow 笔记10:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数
函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) ...
- 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)
1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...
- [TensorFlow] tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 ...
随机推荐
- 2440sd初始化(存储器控制器寄存器的设置)
#define mem_contrl 0x48000000 //13个寄存器的基地址(看做一个内存块)init_sdram: ldr r0, =mem_contrl / ...
- 39、Parquet数据源之自动分区推断&合并元数据
一.自动分区推断 1.概述 表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性.在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中.Spar ...
- 《挑战30天C++入门极限》图文例解C++类的多重继承与虚拟继承
图文例解C++类的多重继承与虚拟继承 在过去的学习中,我们始终接触的单个类的继承,但是在现实生活中,一些新事物往往会拥有两个或者两个以上事物的属性,为了解决这个问题,C++引入了多重继承的概念 ...
- 《挑战30天C++入门极限》在c/c++中利用数组名作为函数参数传递排序和用指针进行排序的例子。
在c/c++中利用数组名作为函数参数传递排序和用指针进行排序的例子. 以下两个例子要非常注意,函数传递的不是数组中数组元素的真实值而是数组在内存中的实际地址. #include <std ...
- navicat 链接阿里云服务器数据库报80070007 的错误
navicat用ssh跳转登录mysql连接时报: 80070007: SSH Tunnel: Server does not support diffie-hellman-group1-sha1 f ...
- php 数组元素加法
<?php//添加一个元素 $dirs[] = '1location';//再次添加一个元素 $dirs[] = '2location';//第三次添加一个元素 $dirs[] = '3loca ...
- NAT+PAT+OSPF+设备互连地址详解
- SpringBoot集成mybatis,同时读取一个数据库中多个数据表
SpringBoot集成mybatis,同时读取一个数据库中多个数据表: application.properties: mybatis.config-location=classpath:mybat ...
- markdown 插入链接
插入链接 []里面写链接的标题或描述,可以省略不加不写 , () 里面是链接,必须有必须写 例如 [百度](https://www.baidu.com) 百度 参考文章 Markdown 插入链接
- minicom调试4G网卡
[root@localhost toybrick]# minicom -D /dev/ttyUSB2 Welcome to minicom 2.7.1 ...