在TensorFlow中,_softmax_cross_entropy_with_logits
是在tensorflow/python/ops/nn_impl.py
文件中定义的。该函数用于计算softmax交叉熵损失。它接受logits和labels作为输入,并返回一个张量,其中包含每个样本的交叉熵损失。
该函数的定义如下:
def _softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None):
# 计算softmax交叉熵损失
with ops.name_scope(name, "softmax_cross_entropy_loss", [logits, labels]):
logits = ops.convert_to_tensor(logits, name="logits")
labels = math_ops.cast(labels, logits.dtype, name="labels")
labels = _remove_squeezable_dimensions(labels, logits)
logits.get_shape().assert_is_compatible_with(labels.get_shape())
# 计算softmax
softmax = nn_ops.softmax(logits, name="softmax")
# 计算交叉熵损失
loss = nn_ops.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits, name="cross_entropy_loss")
return array_ops.reshape(loss, array_ops.shape(labels), name="loss")
该函数首先将logits和labels转换为张量,并确保它们的形状兼容。然后,它使用nn_ops.softmax
计算softmax激活值。最后,它使用nn_ops.softmax_cross_entropy_with_logits
计算交叉熵损失,并通过array_ops.reshape
将损失的形状调整为与labels相同。
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