softmax的Tensorflow问题 - 腾讯云开发者社区

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TensorFlow入门——Softmax Regression

下面的代码是利用TensorFlow实现的Softmax Regression的基本过程： ''' @author:zhaozhiyong @date:20170822 Softmax Regression...''' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets...tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) pred = tf.add(tf.matmul(x, w1), b1) cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...参考文献 [03]tensorflow实现softmax回归（softmax regression）

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TensorFlow实践——Softmax Regression

Softmax Regression是Logistic回归在多分类上的推广，对于Logistic回归以及Softmax Regression的详细介绍可以参见：简单易学的机器学习算法——Logistic...回归利用Theano理解深度学习——Logistic Regression 深度学习算法原理——Softmax Regression 下面的代码是利用TensorFlow基本API实现的Softmax...Regression： ''' @author:zhaozhiyong @date:20170822 Softmax Regression ''' import tensorflow as tf...from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("....参考文献 [03]tensorflow实现softmax回归（softmax regression）

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tensorflow入门：Softmax Classication

Softmax Softmax用于多元分类，同logistic regression一样使用cross entropy作为损失函数，其原理不再赘述。...例：A，B，C三种类别的物体表示为[1, 0, 0]，[0, 1, 0]，[0, 0, 1]，这种表示方式是为了矩阵计算上的便利。...tensorflow实现 import tensorflow as tf import numpy as np def convert_to_one_hot(Y, C): Y = np.eye...# softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_mean(tf.exp(logits), dim) hypothesis = tf.nn.softmax(tf.matmul...因为是个简单的例子，损失函数不断下降。

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TensorFlow HOWTO 1.4 Softmax 回归

1.4 Softmax 回归 Softmax 回归可以看成逻辑回归在多个类别上的推广。操作步骤导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import...分类问题有很多指标，这里只展示一种。我们使用交叉熵损失函数，对于多分类问题，需要改一改，如下。...绘制训练集上的损失。...绘制测试集上的准确率。

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使用TensorFlow实现手写识别（Softmax）

开始之前先将下面代码拷贝到pycharm中，试试能否运行（不必懂，主要先试运行，测试环境是否有问题）。...设置softmax求出结果 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 训练在tensorflow里，我们也先用占位符来表示预期结果 y_ = = tf.placeholder...[1])) 因为这种写法得到的分布值不平稳，所以常用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数来得到平稳的结果到这里，tensorflow知道了整个graph...遇到的问题 1、对他的dimension表示疑惑，可能受其他语言影响，认为[1,2,3,...,784]是一个一维数组，[1][2]才是2维数组，但是它说了个784-dimensional vector...Python数组问题交叉熵激活函数反向传播算法

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【TensorFlow】tf.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？...，大小就是num_classes 第二个参数labels：实际的标签，大小同上具体的执行流程大概分为两步：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...理论讲完了，上代码 import tensorflow as tf #our NN's output logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],...这也证明了我们的输出是符合公式逻辑的原文链接：【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 MARSGGBO♥原创 2018-7

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【TensorFlow篇】--Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集

一、前述本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集，来实现多分类。同时对模型的保存和恢复做下示例。二、具体原理代码一：实现代码 #!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名: 12_Softmax_regression.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist...(dtype=tf.float32, shape=(None, 10))#真实值 m行10列 # 定义损失函数，交叉熵损失函数 # 对于多分类问题，通常使用交叉熵损失函数 # reduction_indices...=(None, 10)) # 定义损失函数，交叉熵损失函数 # 对于多分类问题，通常使用交叉熵损失函数 # reduction_indices等价于axis，指明按照每行加，还是按照每列加 cross_entropy.../my_model_final.ckpt")#保存最后的模型，session实际上保存的上面所有的数据代码三：恢复模型 from tensorflow.examples.tutorials.mnist

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【知识星球】softmax损失相关的小问题

作者&编辑 | 言有三 1 Softmax相关的问题 Softmax在图像分类，分割任务中是很常见的，关于它有些常见的小问题，供大家思考学习。...想必大家都玩过图像分类了，为什么同样是2分类任务，softmax损失函数的输入是2通道而sigmoid损失函数的输入是1通道？...作者/编辑言有三归根结底还是因为这两个损失根本就不是用于同一个任务，尽管在二分类的时候它们恰好是同一个问题。...我们首先看一下softmax损失函数定义，i表示第i个样本，k表示第k类，C表示总类别数，yik是第i个样本第k类的标签，f(xik)即样本i属于第k类的概率。 ?...从这个式子可以看出，根本就没有类别C的概念，yi即是否为正样本，f(xi)即样本i是否为正样本的概率，所以单个的sigmoid损失函数只能用于二分类问题。

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TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）

之前的文章 TensorFlow的安装与初步了解，从TensorFlow的安装到基本的模块单元进行了初步的讲解。...今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。...本文的程序主要分为两大模块，一个是对MNIST数据集的下载、解压、重构以及数据集的构建；另一个是构建softmax图及训练图。...本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想：TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。...softmax构建与测试程序如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from mnist import read_data_sets input_data

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【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字

3.2 TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database...比如数字0，对应的label就是[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]。 Softmax回归模型介绍当我们处理多分类任务时，通常需要使用Softmax Regression模型。...即使是卷积神经网络或循环神经网络，如果是分类模型，最后一层也同样是Softmax Regression。它的工作原理很简单，将可以判定为某类的特征相加，然后将这些特征转化成为判定是这一类的概率。...bi是额外的偏置量(bias) 对所有特征计算softmax：就是都计算一个exp函数，然后再进行标准化(让所有类别输出的概率值和为1) 判定为第i类的概率如果将整个计算过程可视化，用下图表示：如果将上图的连线变成公式...用TensorFlow实现Softmax回归模型 import tensorflow as tf # 不同的session之间的数据和运算相互独立 sess = tf.InteractiveSession

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【tensorflow2.x】tensorflow和keras的使用问题

1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?

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Softmax的理解与应用

Softmax的理解与应用 Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，...我们先来直观看一下，Softmax究竟是什么意思我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿...所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了现在还是a和b，a>b，如果我们取按照softmax来计算取a和b的概率，那a的softmax值大于b的...所以说不是max，而是 Soft max 定义假设有一个数组V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax为： image.png 也就是说，是该元素的对数值，与所有元素对数值和的比值...Loss定义为交叉熵： image.png 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求计算推导当我们对分类的Loss

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softmax回归的相关知识

那么分类问题又分为二分类问题和多分类问题，而二分类问题相对来说很好解决，我们只需要构建输出层有一个神经元的神经网络，然后结合sigmoid函数，即可实现二分类问题。...而神经网络的多分类问题就相对复杂一些，假如我们要解决三分类的问题，那么我们构建神经网络的时候，就需要构建一个输出层为三个神经元的神经网络，然后配合使用softmax回归来完成神经网络多分类的任务。...Softmax回归的含义通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：（1）我们只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别；（2）我们希望得到软性类别，即得到属于每个类别的概率。...这两者的界限往往很模糊，这其中的一个原因是：即使我们只关心硬类别，但我们仍然使用软类别的模型。那么我拿一个图像分类的问题来具体说明一下。...Softmax运算那么对于多分类问题来说，使用的softmax函数即是网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率，所有概率值加起来等于1。

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tensorflow 安装问题总结

/article/details/83218169 感谢 2，安装过程遇到的最大的问题是下载tensorflow 或下载pip 或下载python 等过程太慢，导致报下载超时的错误，最终导致下载报错。...更高版本的tensorflow官网现在不提供下载了，只提供安装命令：比如1.5.0版本 pip install tensorflow==1.5.1 这是官网提供的下载方式，都是很慢，我前几天使用也很慢。...所以相应的pip，tensorflow都也使用最新版本的就行了，不用有太多顾虑。即使后面安装过程中有提示说版本要更新，但是提示的同时也给了我们更新命令了，所以要趁着凌晨网络好，尽快下载完毕就行了。...哈哈 4，linux进入tensorflow环境命令 source activate tensorflow window进入tensorflow环境是通过： 5，Ubuntu安装zlib和zlib-devel...8，查看TensorFlow的版本以及安装路径查看TensorFlow的版本以及安装路径进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.

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2018-06-30 TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）

代码下载 softmax_mnist ---- 数据处理——One-Hot Encoding 一、One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对...在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。...，最直接的方法，我们可以采用序列化的方式：[0,1,3]。...二、One-Hot Encoding的处理方法对于上述的问题，性别的属性是二维的，同理，地区是三维的，浏览器则是四维的，这样，我们可以采用One-Hot编码的方式对上述的样本“["male"，"US"...则完整的特征数字化的结果为：[1,0,0,1,0,0,0,0,1]。这样导致的一个结果就是数据会变得非常的稀疏。

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安装Tensorflow遇到的问题及解决

导言：将安装Tensorflow遇到的问题及解决方法记录于此，一来以后可以随时查阅，二来供碰到类似问题的朋友参考。...最近在专心攻读《深度学习图解》，在学到第8章时，运行书中的代码，提示需要安装tensorflow框架，于是，按照常规方法，打开命令行界面，输入： pip install tensorflow 可总是出错...捣鼓了半天，也试着在不同的时间段来安装，但总是没有效果。没办法，只好边在网上搜索，边试着解决问题，最终还是搞定了。首先，下载Anaconda，注意，要是最新版的Anaconda。...输入命令： pip install tensorflow-cpu==2.2.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple/ 安装tensorflow。一切顺利！...然而，在试着运行命令： import tensorflow 时，出现如下图1所示的错误，提示找不到指定的模块。 ?

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pip不能安装Tensorflow问题

在 Linux 上使用 pip 安装 tensorflow 的时候，提示找不到匹配的包 $ pip install tensorflow Downloading/unpacking tensorflow...Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow Cleaning up......No distributions at all found for tensorflow Storing complete log in /home/kongxx/.pip/pip.log 检查 pip.log...文件，是由于 pip 不认识 .whl 类型的文件。...这个问题的原因是 pip 版本太低，所以需要升级 pip $ pip install pip -U 然后再次安装 $ pip install tensorflow

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解决Pycharm下导入TensorFlow失败的问题

一般情况下通过： File—Settings—Project：工程名字 — Project Interpreter—右上角加号–上面窗口输入Tensorflow—左下角的Install Package...如果导入失败，可能是你的pip版本不够用了，按照上述方法，先把pip更新一下，在去导入TensorFlow可以了。...可以导入，但是版本有问题，好像是版本过高。...在上述菜单中把tensorflow卸载掉，然后直接在编码区输入 import tensorflow ，这时tensorflow字体下会有红色的报错线，我们把鼠标放到tensorflow上点一下，然后按Alt...+ 回车，然后点import tensorflow 系统会自动为你选择适合你的版本。

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关于python3.7 tensorflow 出现的问题

问题描述目前tensorflow还没有正式对python3.7支持，百度一下发现以下解决方法 https://www.jianshu.com/p/1a3e194886b4 就是更改版本名称，但是装上之后发现以下问题...UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment 此问题可参考 https://github.com/tensorflow.../tensorflow/issues/23410 解决方法首先卸载原版本 pip uninstall tensorflow 安装nightly版本 https://pypi.org/project/...install tf_nightly-1.13.0.dev20190123-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl 安装完之后可正常使用注意：此版本为非正式版，可能会出现未知的问题...，比较重要的项目慎重安装

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Mac下自带Python安装Tensorflow的问题

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书在Mac下安装Tensorflow，采用的是Mac自带的Python 2.7版本，在按照官方文档安装时（官网链接...），出现了问题，问题如下： Exception: Traceback (most recent call last): File "/Library/Python/2.7/site-packages...Versions/2.7/Extras/lib/python/_markerlib'")] 解决方案： sudo pip install --upgrade --ignore-installed six tensorflow...-0.9.0-py2-none-any.whl 注：我是直接把tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl先下载再安装的，国内老出现连接超时。

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TensorFlow入门——Softmax Regression

TensorFlow实践——Softmax Regression

tensorflow入门：Softmax Classication

TensorFlow HOWTO 1.4 Softmax 回归

使用TensorFlow实现手写识别（Softmax）

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【TensorFlow篇】--Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集

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2018-06-30 TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）

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pip不能安装Tensorflow问题

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关于python3.7 tensorflow 出现的问题

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