tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的计算方法

`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 是 TensorFlow 中的一个函数，它可以在一次计算中同时实现 softmax 函数和交叉熵损失函数的计算。

具体而言，这个函数的计算方法如下：

1. 首先将给定的 logits 进行 softmax 函数计算，得到预测概率分布。

2. 然后，计算真实标签（one-hot 编码）与预测概率分布之间的交叉熵。

3. 最终，计算所有样本的交叉熵的平均值作为最终的损失函数。

通过使用 `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits` 函数，可以避免手动实现 softmax 函数和交叉熵损失函数的过程，并且可以加速计算。

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