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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-22 05:07:22

回答 1查看 378关注 0票数 1

我是Tensorflow的新手。我有一个图像数据集，其中一个图像具有多个标签。据我所知，我需要使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy()。我试图将tf.one_hot应用于标签，但当我试图将它们传递给损失函数时，我得到了错误，形状不兼容。我该如何解决这个问题呢？

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发布于 2019-02-22 05:12:42

关于tf.losses.sigmoid_cross_entropy你是对的。你所需要做的就是用tf.reduce_max包装tf.one_hot来降低维数，就像这样。

tf.reduce_max(tf.one_hot(labels, num_classes, dtype=tf.int32), axis=0)

这应该返回形状(num_classes,)的张量，这正是你的损失函数所需要的。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54816225

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