AttributeError:模块'tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.losses‘没有特性“”softmax_cross_entropy“”

AttributeError:模块'tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.losses'没有特性“softmax_cross_entropy”

这个错误是由于在tensorflow中使用了错误的损失函数导致的。在最新版本的tensorflow中，softmax_cross_entropy已经被替换为tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy或tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy。

CategoricalCrossentropy适用于多类别分类问题，其中标签是one-hot编码的。而SparseCategoricalCrossentropy适用于多类别分类问题，其中标签是整数编码的。

以下是对这两个损失函数的详细说明：

1. tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy：
   • 概念：CategoricalCrossentropy是一个用于多类别分类问题的损失函数。它计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。
   • 分类：属于损失函数的一种。
   • 优势：能够处理多类别分类问题，并且可以处理one-hot编码的标签。
   • 应用场景：适用于多类别分类问题，例如图像分类、文本分类等。
   • 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云AI引擎-自然语言处理（NLP）服务，链接：https://cloud.tencent.com/product/nlp

• tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy：
  • 概念：SparseCategoricalCrossentropy是一个用于多类别分类问题的损失函数。它计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。
  • 分类：属于损失函数的一种。
  • 优势：能够处理多类别分类问题，并且可以处理整数编码的标签。
  • 应用场景：适用于多类别分类问题，例如图像分类、文本分类等。
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