c_loss(i,:) = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size,1))

这段代码是一个计算交叉熵损失的代码，其中sigmoid_cross_entropy是一个自定义的函数，用于计算sigmoid交叉熵损失。logits是模型的输出，它的维度为(batch_size, num_classes)，其中num_classes是分类的类别数。这里的代码截取了logits的前batch_size个样本，因此logits的维度为(batch_size,)，表示对于每个样本预测的分类概率。ones(batch_size,1)是一个维度为(batch_size,1)的矩阵，表示所有样本的真实标签都是1。这个矩阵与logits进行sigmoid_cross_entropy计算后得到的是一个(batch_size,)的向量，表示每个样本的损失值。最终得到的c_loss是一个(batch_size, num_classes)的矩阵，表示所有样本在所有类别上的损失值。

相关问题

%----输出loss损失 c_loss(i,:) = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size,1));%这是生成器的损失 d_loss (i,:)= sigmoid_cross_entropy(logits, labels);%判别器的损失 % fprintf('c_loss:"%f", d_loss:"%f\n"', c_loss, d_loss); % if corr2(images_fake,images_real)>0.6 % break; % end

你想问的是关于代码中输出损失的部分，对吧？这段代码中，用到了 sigmoid_cross_entropy 函数计算生成器和判别器的损失，并将结果分别存储在 c_loss 和 d_loss 中。最后使用 fprintf 函数输出损失值。如果你希望在代码中输出更详细的信息，可以使用 disp 函数显示变量的值。同时，你在代码中也使用了一个判断语句，当生成器生成的图像与真实图像的相关系数超过了0.6时，就跳出循环。

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在代码中，optimizer 使用的是 Adam 优化器，learning_rate 初始值为 0.002，且会随着训练的进行而逐渐衰减。在训练过程中，每 100 步计算一次准确率，并在准确率大于 0.6 时保存模型并结束训练。至于为什么没有输出结果，可能是因为你没有调用 train_crack_captcha_cnn() 函数。