tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits算法流程

1. 输入参数：logits是模型的输出结果，shape为[batch_size, num_classes]；labels是真实标签，shape为[batch_size]。

2. 对labels进行one-hot编码得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

3. 计算logits的softmax值，得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

4. 将softmax值与one-hot编码的标签相乘，得到shape为[batch_size, num_classes]的矩阵。

5. 对矩阵按行求和，得到shape为[batch_size]的向量。

6. 对向量中每个元素进行log运算，得到shape为[batch_size]的向量。

7. 将向量中每个元素与-1相乘，得到shape为[batch_size]的向量。

8. 对向量中每个元素求平均值，得到一个标量。

9. 返回标量作为损失函数的值。

相关问题

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是TensorFlow中用来计算交叉熵损失的函数。它需要两个输入，一个是预测值（logits），一个是真实值（标签）。它会自动使用softmax函数对预测值进行处理，并且可以处理标签是稀疏的情况。

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。