The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

时间: 2024-01-14 15:19:56 浏览: 747
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

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这是一个警告信息，意味着tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy已经被弃用，建议使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。这是因为TensorFlow 2.0中已经删除了tf.losses模块，而是将其移动到了tf.compat.v1.losses模块中。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，则可以继续使用tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy，但是如果你使用的是TensorFlow 2.0版本，则必须使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。下面是一个使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy的例子： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() logits = tf.constant([0.1,0.1,0.8]) labels = tf.constant([2]) y = tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(y)) # 输出：0.68972665 ```
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tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 已被弃用。请使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 代替。

为了向后兼容，可以使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数来替代 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy。tf.compat.v1 是 TensorFlow 2.x 中用于向后兼容 TensorFlow 1.x 的模块。 tf....

please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

您可以使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy来替代。这是一个用于计算稀疏softmax交叉熵损失的函数。它可以用于分类问题，其中标签是稀疏编码的。 以下是一个示例代码，演示如何使用tf.compat....

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优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) return tape.gradient(loss, x) # 对抗样本生成函数 def generate_adv_example(model, x, y, epsilon): grad = tf.sign(get_grads(model, ...

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详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

计算损失，使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算多分类交叉熵损失，其中 target 是目标标签，logits 是模型的输出。 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework....

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) # 对损失函数进行反向传播，计算扰动的梯度 grad = tape.gradient(loss, x_adv) # 使用FGSM方法对扰动进行更新 delta = tf.clip_by_value...

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详细解释这段代码：def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码定义了三个损失函数：physical_loss、angle_loss和amp_loss，用于训练一个模型，该模型将一个 16x16 的单通道图像作为输入，并输出两个通道的复数值，其中一个通道表示实部，另一个通道表示虚部。...

tf.losses.categorical_crossentropy用法

tf.losses.categorical_crossentropy是TensorFlow中的一个函数，用于计算分类问题中的交叉熵损失。它的输入参数是实际标签和预测标签，返回的是一个标量，表示两个标签之间的差异。 使用方法如下： python ...

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数有哪些

tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数如下： - y_true: 真实标签，形状为(batch_size, num_classes) - y_pred: 预测标签，形状为(batch_size, num_classes) - from_logits: 是否将y_pred视为概率分布。...

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