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:
- 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。
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- 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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