在tensorflow MNIST softmax教程中，未使用softmax函数

在TensorFlow MNIST softmax教程中，未使用softmax函数。这是因为在该教程中，使用了交叉熵损失函数（cross-entropy loss）作为模型的损失函数，而不是使用softmax函数。

交叉熵损失函数是一种常用的用于分类问题的损失函数，它衡量了模型的预测结果与真实标签之间的差异。在该教程中，模型的输出是一个未经过softmax函数处理的原始分数（logits），而不是经过softmax函数转换后的概率分布。这是因为交叉熵损失函数在内部会自动将原始分数转换为概率分布，并计算预测结果与真实标签之间的差异。

未使用softmax函数的优势在于，可以避免在模型中引入额外的计算开销。由于交叉熵损失函数会自动处理原始分数的转换，因此在模型的输出层不需要显式地使用softmax函数。

在TensorFlow中，可以使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数来计算交叉熵损失。该函数接受未经过softmax函数处理的原始分数作为输入，并自动进行softmax转换和交叉熵计算。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型的输出层，未经过softmax函数处理的原始分数
logits = ...

# 定义真实标签
labels = ...

# 计算交叉熵损失
loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)

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