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TensorFlowtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
TensorFlowtf.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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，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第二个参数lab
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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，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第二个参数lab
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