1、softmax_cross_entropy_with_logits

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

解释:这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。

对于每个独立的分类任务,这个函数是去度量概率误差。比如,在 CIFAR-10 数据集上面,每张图片只有唯一一个分类标签:一张图可能是一只狗或者一辆卡车,但绝对不可能两者都在一张图中。(这也是和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)这个API的区别)

警告:输入API的数据 logits 不能进行缩放,因为在这个API的执行中会进行 softmax 计算,如果 logits 进行了缩放,那么会影响计算正确率。不要调用这个API区计算 softmax 的值,因为这个API最终输出的结果并不是经过 softmax 函数的值。

logits 和 labels 必须有相同的数据维度 [batch_size, num_classes],和相同的数据类型 float32 或者 float64 。

2、tensorflow例子

import tensorflow as tf

a=tf.constant([[1, 1, 1]],dtype=tf.float32)
b=tf.nn.softmax(a) with tf.Session() as sess:
print(sess.run(b))
print(sess.run(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=a,labels=[[1,1,1]])))
sess.close()

输出结果:

[[ 0.33333334 0.33333334 0.33333334]]
[ 3.29583693]

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