tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 已被弃用。请使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 代替。

时间: 2024-02-23 16:54:41 浏览: 405
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

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tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 是 TensorFlow 1.x 版本中的一个函数，用于计算稀疏分类问题的交叉熵损失。然而，在 TensorFlow 2.x 版本中，该函数已被弃用。 为了向后兼容，可以使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数来替代 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy。tf.compat.v1 是 TensorFlow 2.x 中用于向后兼容 TensorFlow 1.x 的模块。 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数的使用方式与 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 相同，都是计算稀疏分类问题的交叉熵损失。你可以通过传入真实标签和预测概率来计算损失。
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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)

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, ...

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

计算损失，使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算多分类交叉熵损失，其中 target 是目标标签，logits 是模型的输出。 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework....

module 'keras.api._v2.keras.losses' has no attribute 'softmax_cross_entropy'

这个错误的原因可能是因为您使用的 Keras 版本较老，softmax_cross_entropy 已经被弃用了，可以尝试使用 categorical_crossentropy 来代替，它是一个常见的多分类损失函数。您可以在模型编译时将其指定为损失...

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loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) # 对损失函数进行反向传播，计算扰动的梯度 grad = tape.gradient(loss, x_adv) # 使用FGSM方法对扰动进行更新 delta = tf.clip_by_value...

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

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。...

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这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

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