tf.losses.softmax与tf.nn.softmax的Tensorflow差异

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tf.losses.softmax和tf.nn.softmax都是TensorFlow中用于进行Softmax操作的函数，但在使用方式和功能上存在一些差异。

1. 功能：
   • tf.losses.softmax：该函数主要用于计算多分类任务中的损失函数。它接受模型的预测结果和真实标签作为输入，并返回一个表示损失的标量张量。
   • tf.nn.softmax：该函数主要用于对模型的输出进行归一化处理，使其符合概率分布的要求。它接受一个张量作为输入，并返回一个与输入具有相同形状的张量，其中每个元素的值都在0到1之间且相加等于1。

• 使用方式：
  • tf.losses.softmax：该函数通常用于在模型的最后一层应用Softmax函数，并将其输出与真实标签一起传递给损失函数进行计算。
  • tf.nn.softmax：该函数通常用于对模型的输出进行归一化处理，一般不单独使用，而是与其他操作（如交叉熵损失函数）结合使用。
• 参数：
  • tf.losses.softmax：除了接受预测结果和真实标签外，还可以接受一些额外的参数，如weights（样本权重）和label_smoothing（标签平滑）等。
  • tf.nn.softmax：仅接受一个输入张量作为参数，没有其他额外的参数。
• 返回值：
  • tf.losses.softmax：该函数返回一个表示损失的标量张量。
  • tf.nn.softmax：该函数返回一个与输入具有相同形状的张量，其中每个元素的值都在0到1之间且相加等于1。
• 示例代码：
  • tf.losses.softmax示例代码：
  • tf.losses.softmax示例代码：
  • tf.nn.softmax示例代码：
  • tf.nn.softmax示例代码：

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