from tensorflow.keras.losses import sparse_categorical_crossentropy

`sparse_categorical_crossentropy` 是TensorFlow Keras库中用于处理稀疏标签（即每个样本只有一个类别标签）的损失函数。如果你想要创建一个使用0.1平滑标签的稀疏分类交叉熵损失，正确的语法应该是这样：

from tensorflow.keras.losses import sparse_categorical_crossentropy

# 创建一个带有标签平滑的损失函数
cce_loss = sparse_categorical_crossentropy(label_smoothing=0.1)

请注意，这里的`label_smoothing` 参数是一个可选值，它会在计算损失时对真值进行一定的平滑处理，防止模型过度拟合。

如果尝试不指定`y_true`和`y_pred`直接调用这个函数，会引发错误，因为损失函数需要实际的预测值和真实标签来计算损失[^1]。正确的用法是在训练循环中传入这两个参数，例如：

y_pred = model.predict(X_train)  # 假设X_train是输入特征，model是模型
loss = cce_loss(y_true=y_train, y_pred=y_pred)  # y_train是对应的训练标签

相关问题

AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'sparse_catrgorical_crossentropy'. Did you mean: 'sparse_categorical_crossentropy'?

这个错误提示是因为你拼写了错误的损失函数名字。正确的名称是 `sparse_categorical_crossentropy`，而你写成了 `sparse_catrgorical_crossentropy`。

你可以通过将 `sparse_catrgorical_crossentropy` 替换为 `sparse_categorical_crossentropy` 来解决这个问题。例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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)

下面是优化后的代码：

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 = x_test[:1000]
y_true = y_test[:1000] 

# 使用tf.GradientTape计算梯度 
def get_grads(model, x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(x)
        y_pred = model(x)
        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, x, y)) 
    return x + epsilon * grad

x_adv = generate_adv_example(model, x_adv, y_true, epsilon)

# 评估模型在对抗样本上的性能 
model.evaluate(x_adv, y_true)

优化后的代码主要做了以下几个方面的改进：

1. 对抗样本生成过程封装成了函数 `generate_adv_example()`，提高了代码的复用性。

2. 使用了 `get_grads()` 函数来计算梯度，避免了重复计算梯度的问题。

3. 去掉了 `tf.Variable` 的使用，避免了不必要的内存开销。

4. 代码风格更加规范，易于阅读。