tf.nn.sigmoid_cross_entropy_wi

th_logits和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的区别是什么？

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits都是用于计算交叉熵损失函数的方法，但是它们的计算方式略有不同。

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是用于二分类问题的损失函数，它的计算方式是将logits（即模型输出的未经过激活函数处理的结果）通过sigmoid函数转换为概率值，然后计算交叉熵损失。这个函数的输出值是一个标量。

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits是用于多分类问题的损失函数，它的计算方式是将logits通过softmax函数转换为概率分布，然后计算交叉熵损失。这个函数的输出值是一个向量，其中每个元素对应一个类别的损失值。

因此，如果你的问题是二分类问题，就应该使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits；如果是多分类问题，就应该使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。