softmax_prob.reshape(1, 1)
时间: 2023-08-22 12:04:40 浏览: 36
这段代码的目的是将一个形状为 (1, 1) 的数组重新调整为相同的形状。reshape() 函数用于修改数组的形状,参数中的数字表示新的形状。在这里,将数组 softmax_prob 重新调整为 (1, 1) 的形状。这意味着原始数组中的所有元素将被重新组织为一个单独的元素,并且该元素将成为一个形状为 (1, 1) 的数组。
相关问题
gearshift_prob = F.softmax(self.gearshift_head(x).reshape(2, 3), dim=1)
这是一个编程类的问题,这段代码是在进行softmax操作,将输入的x通过gearshift_head层后,reshape成2行3列的矩阵,然后在dim=1的维度上进行softmax操作,得到一个概率分布。
# 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。
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