我正在构建的神经网络中使用Tensorflow的softmax_cross_entropy_with_logits，并且正在寻找函数的源代码。它似乎没有在GitHub代码库()中定义，只是从一个单独的模块导入和使用。检查源代码的最简单方法是什么？
浏览 0提问于2016-07-07得票数 0
回答已采纳
我遇到了一个问题，我试图使用tensorflow为MNIST数据集创建一个深度ReLU网络。当我使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()，中内置的损失时，它工作得很好，但是手工计算熵项似乎不起作用。以下是网络的样子：num_features = 784num_units = 200
bias1 = tf.Variable(使用softmax_cross_entropy_with_logits函数
浏览 4提问于2016-03-13得票数 2
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits，但我不知道它的实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits有什么不同。
浏览 0提问于2016-11-22得票数 4
现在，我正在使用tensorflow进行多热分类。如果使用softmax_cross_entropy_with_logits，则损失函数增加(例如，损失: 50 ->损失: 190000 ->损失: 2138712811 -> ...)。因此，我想要阐明softmax_cross_entropy_with_logits的机制。 cross_entro
浏览 0提问于2017-06-15得票数 0
我正在尝试在python中实现Softmax交叉熵损失。因此，我正在研究GitHub Tensorflow存储库中Softmax交叉熵损失的实现。softmax_cross_entropy_with_logits_v2_helper(labels=labels, logits=logits, axis=axis, name=name)，该函数又返回softmax_cross_entropy_with_logits现在，函数softmax_cross_entropy_with_logits
浏览 73提问于2020-05-02得票数 0
回答已采纳
我想知道TensorFlow的softmax_cross_entropy_with_logits是否有等效的PyTorch损失函数
浏览 0提问于2017-09-14得票数 14
1回答
我试图用KL发散来计算我的网络的精度。该预测是一个k维概率向量，与相同维数的金标准概率分布相比较。
浏览 2提问于2017-06-01得票数 1
回答已采纳
错误是ValueError：
代码是。它在Python3.5.2中运行，tensorflow 1.8和numpy 1.13.3。我试过使用不同版本的python和tensorflow，以及在码头和anaconda上，但都没有效果。
浏览 1提问于2018-12-28得票数 1
回答已采纳
对于一个作业，我应该为其中的一部分编写一个单层神经网络。我认为大部分内容都是正确的，但是当我尝试使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits方法时，我发现了一个错误："ValueError:必须同时提供标签和日志。“这显然意味着我需要同时提供标签和日志，因为我现在只在代码中提供了日志，所以我理解什么是错误的。我不明白的是，标签是什么，在这种情况下我是如何使用标签的？请记住，我在tensorflow和一般的神经网络方面都是新
浏览 0提问于2018-08-24得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用Keras实现的U-Net ()来分割显微镜图像中的细胞器。为了让我的网络能够识别只有1个像素间隔的多个单个对象，我想对每个标签图像使用权重图(公式在出版物中给出)。据我所知，我必须创建自己的自定义损失函数(在我的例子中是交叉函数)来利用这些权重映射。但是，自定义损失函数仅接受两个参数。如何在这样的函数中添加权重映射值？下面是我的自定义损失函数的代码：
def pixelwise_crossentropy(
浏览 5提问于2018-05-11得票数 4
我正在尝试了解softmax_cross_entropy_with_logits_v2()是如何实现的。它调用_softmax_cross_entropy_with_logits()。但我看不出后者是在哪里定义的。有人知道如何定位它的定义吗？$ ack '\b_softmax_cross_entropy_with_logits\b'176:_sof
浏览 17提问于2017-12-27得票数 6
回答已采纳
例如，如果我有10个标签的输出y_logits以及它们的softmax y_pred和之前的p，新的输出应该是：y_pred /= sum(y_pred)
问题是tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits函数接受logits的y_logits，而我需要在y_pred上进行这种缩放。你知道如何在不实现交叉熵损失的情况下
浏览 0提问于2018-01-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我目前正试图在中实现TensorFlow，就像以前在Caffe 中所做的那样。1)如何将“反褶积”层从Caffe映射到TensorFlow？它正确吗，tf.nn.conv2d_transpose( 3)咖啡SoftmaxWithLoss是否与
浏览 3提问于2016-04-20得票数 5
回答已采纳
在tensorflow中，有称为和的方法。loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(P, Q))
对我来说，计算软最大损失与计算软最大交叉熵(例如cross_entropy(softmax(train_x)))是相
浏览 1提问于2016-02-06得票数 16
回答已采纳
我开始使用tensorflow (来自咖啡馆)，我正在使用loss sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是The。现在，我想根据类别标签使用一个权重；我知道如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits (一种热编码)，这可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法对sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情
浏览 1提问于2016-10-23得票数 14
我今天收到警告，上面说
未来主要版本的TensorFlow将允许渐变在默认情况下流入后端输入的标签中。然后我按照它的建议检查了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2，并在下面找到了一些东西
反向传播将发生在日志和标签中。
浏览 3提问于2018-03-16得票数 9
回答已采纳
tensorflow中是否有任何resnet实现？我遇到了一些(例如，)，但这些实现有一些bug(例如，请参阅各自github页面上的问题部分)。我希望使用resnet训练imagenet，并寻找tensorflow实现。
浏览 0提问于2016-10-15得票数 9
1回答
自定义对象训练张量流错误
、、、
我想根据我的研究来训练一组图像。通过遵循本教程，最终会出现一个错误。这是我正在学习的教程。我在python 3.6、tensorflow最新版和它的CPU版本中实现了这个项目，而我正在运行这个执行程序来根据教程来训练模型，它会给出这样一个错误。INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
WARNING:tensorflow:From C:\tensorflow
浏览 1提问于2018-05-06得票数 3
回答已采纳
这是我在MNIST数据集上测试量化的示例。我正在使用以下代码测试我的模型：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tf
from tensorflow.e
浏览 1提问于2017-11-26得票数 6
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
