Tensorflow ValueError:只调用带有命名参数的`sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`
Tensorflow ValueError:只调用带有命名参数的`sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`
提问于 2017-12-20 15:36:41
调用以下方法时：
losses = [tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels)
for logits, labels in zip(logits_series,labels_series)]我收到以下ValueError：
ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)反对这一点：
[tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels)根据nn_ops.py的文档，我需要确保登录和标签初始化为以下内容：
def _ensure_xent_args(名称、哨兵、标签、逻辑)：#确保所有参数都作为命名参数传递。如果哨兵不是无:引发ValueError(“只调用带有”labels=.，logits=.，.)命名参数的
%s“% name)如果标签为None或logits为None:引发ValueError(”必须同时提供标签和日志“)。 Logits=X，标签=Y
这是什么原因？我是否将它们初始化为某种价值，比如损失？或?
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-12-20 16:37:28
原因是_sentinel是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的第一个参数。
_sentinel：用于防止位置参数。内部，不要使用。
这个API鼓励您命名您的论点，如下所示：
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)..。这样您就不会意外地将logits传递给labels，反之亦然。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47909606
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