差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : 官方文档定义及推导过程: 通常的cross-entropy交叉熵函数定义如下: 对于加了权值pos_weight...and targets 必须要有相同的数据类型和shape....参数: _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 targets:一个和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size...，可填可不填 实例代码 import numpy as np import tensorflow as tf input_data = tf.Variable(np.random.rand(3, 3)..., dtype=tf.float32) # np.random.rand()传入一个shape,返回一个在[0,1)区间符合均匀分布的array output = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],...[i]必须是一个有效的概率分布，one_hot=True(向量中只有一个值为1，其他值为0) logits：labels和logits具有相同的数据类型（type）和尺寸（shape） shape:[batch_size...，一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象 4、tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(labels, logits, pos_weight, name...=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（） _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:一个和logits具有相同的数据类型...（type）和尺寸形状（shape）的张量（tensor） shape:[batch_size,num_classes],单样本是[num_classes] logits:一个数据类型（type）是float32
Tensorflow - Cross Entropy Loss Tensorflow 提供的用于分类的 ops 有: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits...tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 其中, 交叉熵相关的损失函数有: sigmoid_cross_entropy_with_logits weighted_cross_entropy_with_logits...只适用于单目标的二分类或多分类问题. 虽然所有的类别classes 是互斥的, 但它们对应的概率不须如此. 要求是, labels 的每一行是一个有效的概率分布. 否则, 梯度计算会不正确....用法: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, # labels[i] 的每一行必须是有效的概率分布...所以, 不能有 soft 类别classes, 且,对于logits 每一行(即, minibatch 内的每个样本), labels 向量必须给定其对应的单个类别class 的特定索引.
，一个叫x的矩阵和一个叫y的数相加，就是y分别与x的每个数相加，得到的结果和x大小相同。...() tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits() 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，...数据类型（type）是float32或float64; labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)，即数据类型和张量维度都一致。...数据类型（type）是float32或float64; labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)，即数据类型和张量维度都一致。...具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)， pos_weight:正样本的一个系数 name:操作的名字，可填可不填 output: loss，shape:[batch_size
这个函数的输入是logits和targets，logits就是神经网络模型中的 W * X矩阵，注意不需要经过sigmoid，而targets的shape和logits相同，就是正确的label值，例如这个模型一次要判断...如果是多目标问题，经过softmax就不会得到多个和为1的概率，而且label有多个1也无法计算交叉熵，因此这个函数只适合单目标的二分类或者多分类问题，TensorFlow函数定义如下。 ?...前面提到softmax_cross_entropy_with_logits的输入必须是类似onehot encoding的多维特征，但CIFAR-10、ImageNet和大部分分类场景都只有一个分类目标...总结 这就是TensorFlow目前提供的有关Cross Entropy的函数实现，用户需要理解多目标和多分类的场景，根据业务需求（分类目标是否独立和互斥）来选择基于sigmoid或者softmax的实现...TensorFlow提供的Cross Entropy函数基本cover了多目标和多分类的问题，但如果同时是多目标多分类的场景，肯定是无法使用softmax_cross_entropy_with_logits
先看tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits,targets)函数，它的实现和之前的交叉熵算法定义是一样的，也是TensorFlow最早实现的交叉熵算法...相同，就是正确的label值。...softmax_cross_entropy_with_logits的输入必须是类似onehot encoding的多维特征，但像CIFAR-10、ImageNet和大部分分类场景都只有一个分类目标，label...还有一个函数tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits()，是sigmoid_cross_entropy_with_logits的拓展版，输入和实现两者类似，与后者相比...不同的loss函数，具有不同的拟合特性，就需要具体问题具体分析。 自定义损失函数 Tensorflow不仅支持经典的损失函数，还可以优化任意的自定义损失函数。
要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状 ，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...conv2 具有与（由于）相同的宽度和高度的形状，并且应用64个滤波器的64个通道。...pool2 具有形状（宽度和高度减少50％）。...我们创建一个具有10个神经元的密集层（每个目标类别为0-9的一个），具有线性激活（默认）： logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) CNN
在大多数情况下，我们将有一组数据和一个目标来训练我们的算法。损失函数比较目标的预测，并给出了两者之间的数值距离。 ...首先，我们将创建一个序列，我们的预测和目标作为一个张量。我们将结果输出在500 x 1和1之间。见下一节的输出图。...这种损失函数试图采取最好的L1和L2规范的凸附近的目标和陡峭的极端值。该窗体依赖于一个额外的参数，delta，它决定了它将是多么陡峭。...它的目的是计算两个目标类之间的损失，1和- 1。...举个例子，我们将0.5的正目标加权如下： weight = tf.constant(0.5) xentropy_weighted_y_vals = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。...函数返回值 tf.segment_sum函数返回的是一个Tensor，它与data有相同的类型， 与data具有相同的形状, 但大小为 k（段的数目）的维度0除外。...函数返回值 tf.segment_sum函数返回的是一个Tensor，它与data有相同的类型， 与data具有相同的形状, 但大小为 k（段的数目）的维度0除外。..., name=None) 计算logits和labels的softmax交叉熵logits, labels必须为相同的shape与数据类型 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits...(logits, labels, name=None) 计算logits和labels的softmax交叉熵 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(logits
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换： Ref 生成tensor tf.string_to_number...tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size...错误类和方便功能 tf.OpError Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py....tf.nn.softmax tf.nn.log_softmax tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits...tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 查找嵌入tensor的value tf.nn.embedding_lookup tf.nn.embedding_lookup_sparse
我们定义参数函数为g(x，w)= w0 x ^ 2 + w1 x + w2，它是输入x和潜在参数w的函数，我们的目标是找到潜在参数，使得g(x, w)≈f(x)。...二、理解静态和动态形状 在 TensorFlow 中，tensor有一个在图构建过程中就被决定的静态形状属性， 这个静态形状可以是未规定的，比如，我们可以定一个具有形状[None, 128]大小的tensor...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...六、利用运算符重载 和 Numpy 一样，TensorFlow 重载了很多 python 中的运算符，使得构建计算图更加地简单，并且使得代码具有可读性。...许多 TensorFlow 操作可以操作不同维度和形状的张量。 这在使用 API 时很方便，但在出现问题时可能会导致额外的麻烦。
这个规则后来被称为 Hebb 规则（或 HebBIN 学习）；也就是说，当两个神经元具有相同的输出时，它们之间的连接权重就会增加。...例如，下面的代码训练两个隐藏层的 DNN（一个具有 300 个神经元，另一个具有 100 个神经元）和一个具有 10 个神经元的 softmax 输出层进行分类： import tensorflow as...然后我们必须指定输入和输出的数量，并设置每个层中隐藏的神经元数量： import tensorflow as tf n_inputs = 28*28 # MNIST n_hidden1 = 300 n_hidden2...正如我们在第 4 章中对 Softmax 回归所做的那样，我们将使用交叉熵。 正如我们之前讨论的，交叉熵将惩罚估计目标类的概率较低的模型。 TensorFlow 提供了几种计算交叉熵的功能。...总而言之，对于许多问题，您可以从一个或两个隐藏层开始，它可以正常工作（例如，您可以使用只有一个隐藏层和几百个神经元，在 MNIST 数据集上容易达到 97% 以上的准确度使用两个具有相同总神经元数量的隐藏层
对于每个条目都具有概率分布的softsoftmax分类，请参见softmax_cross_entropy_with_logits_v2。...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。
(在sigmoid激活之前) labels -- 标签向量y(1或0) 注意: 在本类中我们叫做"z"和"y"的，在TensorFlow文档中分别称作"logits"和"labels"。...练习：实现下面的函数，传入shape并返回一个数组（维数和shape相同）。...每个图像是方形的，64×64像素，3是RGB颜色。在继续任务之前，请确保您了解所有这些形状的含义。 您的目标是构建能够高准确度识别手势的算法。...重的一点，tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的“logits”和“labels”输入形状为(样本数量, 类别数目)。 我们已经为您转换了Z3和Y....在tensorflow中编码时，您必须采取以下步骤： 创建一个包含张量（变量，占位符…）和操作（tf.matmul，tf.add，…）的图 创建一个会话 初始化会话 运行会话以执行图 您可以像在model
返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...参数 pixel_values（np.ndarray，tf.Tensor，List[tf.Tensor]，Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...返回的 logits 不一定与作为输入传递的`pixel_values`具有相同的大小。
然后，我们必须指定输入和输出的数量，并设置每层中隐藏的神经元的数量： ? 接下来，我们可以使用占位符节点来表示训练数据和目标。 X的形状只是部分定义的。...现在我们已经准备好了神经网络模型，我们需要定义我们将用来训练它的代价函数。我们将使用交叉熵，交叉熵会惩罚估计目标类别的概率较低的模型。 TensorFlow提供了几个函数来计算交叉熵。...每个小批量都通过next_batch（）方法获取，然后代码简单地运行训练操作，为其提供当前的最小批量输入数据和目标。...要做到这一点，你可以重复使用相同的构造阶段，但像这样改变执行阶段： ? 首先代码从磁盘加载模型参数。 然后它加载一些你想分类的新图像。然后代码评估logits节点。...如果你想知道所有估计的类概率，你需要将softmax（）函数应用于logits，但是如果你只是想预测一个类，你可以简单地选择具有最高logit值的类（使用 argmax（）函数执行这个技巧）。
=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None)labels：和logits具有相同type和shape的张量(tensor)，,是一个有效的概率，..., pos_weight, name=None) 计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（） 计算公式：...总结根据业务需求（分类目标是否独立和互斥）来选择基于sigmoid或者softmax的实现。...TensorFlow提供的Cross Entropy函数基本cover了多目标和多分类的问题，但如果同时是多目标多分类的场景，肯定是无法使用softmax_cross_entropy_with_logits...这里可以预测下，未来TensorFlow社区将会实现更多的op解决类似的问题，我们也期待更多人参与TensorFlow贡献算法和代码 !
, logits=None,name=None): 函数意义 这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。...： logits 和 targets 必须有相同的数据类型和数据维度。...它适用于每个类别相互独立但互不排斥的情况,在一张图片中，同时包含多个分类目标（大象和狗），那么就可以使用这个函数。...数据类型和数据维度都和 logits 相同。 name: 为这个操作取个名字。输出 一个 Tensor ，数据维度和 logits 相同。...的情况,我们使用以下函数式 注意logits和labels必须具有相同的type和shape
返回的 logits 不一定与作为输入传递的 pixel_values 具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。...我们通过大量实验证实了 PVT 的有效性，显示它提升了许多下游任务的性能，包括目标检测、实例和语义分割。...将其用作常规的 Tensorflow 模块，并参考 Tensorflow 文档以获取有关一般用法和行为的所有信息。...将其用作常规的 Tensorflow 模块，并参考 Tensorflow 文档以获取所有与一般用法和行为相关的事项。...将其用作常规的 TensorFlow 模块，并参考 TensorFlow 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
如您所见，模型只需要 2 个输入才能计算损失：input_values（语音输入）和labels（编码目标序列的input_ids）。...TAPAS 在大型数据集上进行了掩码语言建模（MLM）目标的预训练，该数据集包含来自英文维基百科和相应文本的数百万个表格。...TAPAS 类似于 BERT，因此依赖于掩码语言建模（MLM）目标。因此，它在预测掩码标记和 NLU 方面效率很高，但不适用于文本生成。使用因果语言建模（CLM）目标训练的模型在这方面更好。...queries (str 或 List[str]) — 与要编码的表格相关的问题或问题批次。请注意，在批处理的情况下，所有问题必须引用相同的表格。...Tapas 模型具有用于表格问答任务的单元选择头和可选的聚合头（用于计算 logits 和可选的 logits_aggregation 的隐藏状态输出上的线性层），例如用于 SQA、WTQ 或 WikiSQL
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