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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——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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    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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