一个张量A的形状为[16, 4980, 9],另一个张量B的形状为[16, 9],如何比较这两个张量间的交叉熵损失
时间: 2024-05-16 18:15:41 浏览: 11
这两个张量的形状不兼容,无法直接计算交叉熵损失。一般来说,交叉熵损失通常是用于计算分类问题中模型输出的概率分布与标签的差异,因此需要将模型输出的张量A和标签的张量B的形状对齐。
如果这两个张量是用来计算同一个样本的交叉熵损失,那么可以使用张量的广播机制将张量B的形状扩展为[16, 4980, 9],然后再计算交叉熵损失。具体而言,可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
# 假设A和B分别表示模型输出和标签的张量
A = tf.random.normal([16, 4980, 9])
B = tf.random.uniform([16, 9])
# 使用广播机制将B的形状扩展为[16, 4980, 9]
B = tf.expand_dims(B, axis=1)
B = tf.tile(B, multiples=[1, 4980, 1])
# 计算交叉熵损失
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=B, logits=A))
```
如果这两个张量是用来计算不同样本的交叉熵损失,那么需要将它们的形状进一步对齐。具体而言,需要将张量A的第二个维度(4980)拆分为两个维度,分别表示样本的索引和类别的索引,然后将张量B的形状扩展为[16, 4980, 9],并且将每个样本的标签复制到对应的4980个位置上。然后再计算交叉熵损失。具体而言,可以使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
# 假设A和B分别表示模型输出和标签的张量
A = tf.random.normal([16, 4980, 9])
B = tf.random.uniform([16, 9])
# 将A的第二个维度拆分为样本索引和类别索引
A_reshaped = tf.reshape(A, [16 * 4980, 9])
A_reshaped = tf.transpose(A_reshaped)
A_reshaped = tf.reshape(A_reshaped, [9, 16, 4980])
# 使用广播机制将B的形状扩展为[16, 4980, 9]
B = tf.expand_dims(B, axis=1)
B = tf.tile(B, multiples=[1, 4980, 1])
# 将每个样本的标签复制到对应的4980个位置上
B_reshaped = tf.reshape(B, [16 * 4980, 9])
B_reshaped = tf.transpose(B_reshaped)
B_reshaped = tf.reshape(B_reshaped, [9, 16, 4980])
B_reshaped = tf.transpose(B_reshaped, [1, 2, 0])
# 计算交叉熵损失
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=B_reshaped, logits=A_reshaped))
```
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