tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits算法流程

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是一个用于计算稀疏softmax交叉熵损失的函数。以下是它的算法流程：

输入：
- logits：一个形状为[batch_size, num_classes]的张量，表示每个类别的分数。
- labels：一个形状为[batch_size]的张量，表示每个样本的真实类别（每个元素是一个整数）。

输出：
- loss：一个形状为[batch_size]的张量，表示每个样本的损失。

算法流程：
1. 对logits张量进行softmax操作，得到形状为[batch_size, num_classes]的概率分布张量。
2. 根据labels张量，将每个样本的真实类别转换为一个one-hot编码的张量，形状为[batch_size, num_classes]。
3. 计算每个样本的交叉熵损失，即将第1步得到的概率分布张量和第2步得到的one-hot编码张量进行点乘，得到形状为[batch_size]的张量。
4. 返回每个样本的交叉熵损失。

相关问题

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits is a function in the TensorFlow library that computes the softmax cross-entropy loss between the logits and the true labels. It is used for multi-class classification problems where the target labels are integers rather than one-hot encoded vectors. The function takes two arguments: logits and labels. The logits are the unnormalized log probabilities computed by the model, while the labels are the true class labels. The function computes the cross-entropy loss by first applying the softmax function to the logits and then calculating the negative log likelihood of the true labels. The resulting loss is a scalar value that can be used to optimize the model parameters using gradient descent algorithms.

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数表示

计算稀疏softmax交叉熵损失函数。

该函数的输入是一个logits张量和一个稀疏标签张量。logits张量是一个未经softmax处理的张量，它的形状通常是(batch_size, num_classes)，其中batch_size是输入数据的数量，num_classes是输出类别的数量。稀疏标签张量是一个一维的整数张量，它的长度等于batch_size，每个元素表示对应数据的正确类别标签。

函数的输出是一个一维的张量，它的长度等于batch_size，每个元素表示对应数据的softmax交叉熵损失。

该函数在深度学习中常用于多分类任务的损失函数计算。