C++ TensorFlow SoftmaxCrossEntropWithLogits退货(成本、梯度)，如何获取成本？

C++ TensorFlow SoftmaxCrossEntropyWithLogits是一个用于计算Softmax交叉熵损失的函数。在深度学习中，Softmax函数常用于多分类问题的输出层，而交叉熵损失则用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

SoftmaxCrossEntropyWithLogits函数的输入参数包括模型的预测结果和真实标签。它首先对预测结果应用Softmax函数，将预测结果转化为概率分布。然后，它计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失，衡量模型的预测与真实情况的差异。

获取Softmax交叉熵损失的成本可以通过以下步骤实现：

导入相关的C++ TensorFlow库和头文件。
定义模型的输入和输出张量。
创建一个计算图（Graph）对象。
在计算图中定义SoftmaxCrossEntropyWithLogits操作，将模型的输出和真实标签作为输入。
创建一个会话（Session）对象。
在会话中运行计算图，获取Softmax交叉熵损失的结果。

以下是一个示例代码，展示了如何使用C++ TensorFlow计算Softmax交叉熵损失：

#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>

using namespace tensorflow;

int main() {
  // 定义模型的输入和输出张量
  // ...

  // 创建计算图
  GraphDef graph_def;
  // ...

  // 在计算图中定义SoftmaxCrossEntropyWithLogits操作
  // ...

  // 创建会话
  Session* session;
  // ...

  // 运行计算图，获取Softmax交叉熵损失的结果
  Tensor cost_tensor;
  std::vector<std::pair<string, Tensor>> inputs = { /* 模型输入和真实标签 */ };
  std::vector<Tensor> outputs;
  session->Run(inputs, { "softmax_cross_entropy_loss:0" }, {}, &outputs);

  // 获取Softmax交叉熵损失的结果
  cost_tensor = outputs[0];

  // 处理成本
  // ...

  return 0;
}

在这个示例中，你需要根据你的具体模型和数据设置模型的输入和输出张量，创建计算图，并在计算图中定义SoftmaxCrossEntropyWithLogits操作。然后，你可以通过运行计算图获取Softmax交叉熵损失的结果，并进行后续处理。

关于C++ TensorFlow的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：