tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 分类

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)

参数:
logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes
labels：实际的标签，大小同上

执行流程

第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax，这一步通常是求取输出属于某一类的概率，
对于单样本而言，输出就是一个num_classes大小的向量（[Y1，Y2,Y3...]其中Y1，Y2，Y3...分别代表了是属于该类的概率）

第二步是softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]和样本的实际标签做一个交叉熵，公式如下：

\[H{y}'(y)=-\sum_{i}{y_i}'log(y_i)
\]

其中\({y_i}'\)指代实际的标签中第i个的值（用mnist数据举例，如果是3，那么标签是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0）

就是softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]中，第i个元素的值，预测越准确，结果的值越小（别忘了前面还有负号），最后求一个平均，得到我们想要的loss

注意!!!

函数的返回值并不是一个数，而是一个向量，如果要求交叉熵，要再做一步tf.reduce_sum操作,就是对向量里面所有元素求和，最后才得到，
如果求loss，则要做一步tf.reduce_mean操作，对向量求均值！

sample

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.math.log(y))
#do cross_entropy just one step
cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum()!!  

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)

output

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=
1.2228