sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 原创文章,请勿转载!!! 定义 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None): 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况,一幅图只能属于一类,而不能同时包含一条狗和一只…

函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2). 一般是维度没有计算好: 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分…

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([[2.0,-1.0,3.0],[1.0,0.0,-0.5]]) loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels = word_labels,logits = predict_logits) with tf.Session…

第五章中完整的训练MNIST数据的神经网络模型的程序代码中,直接运行程序的话会遇到以下的错误. 把下面的这行代码 # 计算交叉熵及其平均值 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_, 1)) #改为 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_, 1), logit…

http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different functions is a convenience, as they produce the same result. The difference is simple: For sparse_softmax_…

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labe…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

Training Data Eval: Num examples: 55000 Num correct: 52015 Precision @ 1: 0.9457Validation Data Eval: Num examples: 5000 Num correct: 4740 Precision @ 1: 0.9480Test Data Eval: Num examples: 10000 Num correct: 9456 Precision @ 1: 0.9456 import tensorf…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

运行mnist_with_summaries学习TensorBoard时,由于需要GPU支持,运行窗口报错:Couldn't open CUDA library cupti64_80.dll 解决办法:将cupti64_80.dll从C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0…