tensorflow 交叉熵函数名称

TensorFlow中的交叉熵函数名称为"tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits"。交叉熵是一种常用于度量分类问题中模型预测结果与真实标签之间差异的指标。在TensorFlow中，通过使用"tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits"函数，我们可以计算模型预测结果的交叉熵损失。

这个函数会对模型预测结果进行softmax处理，并与真实标签比较，计算交叉熵损失。它的输入参数包括logits和labels，其中logits是模型预测结果，labels是真实标签。该函数会将logits进行softmax转换，并计算预测结果和真实标签之间的交叉熵。

使用这个函数的好处是它能够处理logits尺寸的不同，并且避免了数值不稳定性问题。它会将logits进行softmax转换，然后将softmax结果与真实标签计算交叉熵，最后返回交叉熵损失。

因此，通过使用"tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits"函数，我们能够方便地计算模型的交叉熵损失，从而评估模型的性能并进行优化。