model = Basic_CNN_Model() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # 因为是softmax输出，因此无需指定from_logits=True optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

这段代码是用 TensorFlow 定义了一个基本的卷积神经网络模型，同时定义了损失函数和优化器。具体来说，代码中的 Basic_CNN_Model() 是一个函数或类，用于定义卷积神经网络的结构，loss_object 是损失函数，这里使用了 SparseCategoricalCrossentropy()，optimizer 是优化器，这里使用了 Adam()。SparseCategoricalCrossentropy() 适用于多分类问题，且标签是整数形式的情况，Adam() 是一种常用的优化器，可根据训练过程中的梯度自适应地调整学习率。

相关问题

tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy

这是一个用来计算稀疏分类交叉熵损失的TensorFlow函数。`tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy` 是 TensorFlow 的一个损失函数，用于计算稀疏分类交叉熵损失。它适用于标签是稀疏矩阵或整数的多类分类问题。相对于 `categorical_crossentropy`，该函数不要求标签进行独热编码，而是可以直接使用整数标签。

具体来说，该函数计算的是标签与预测值之间的交叉熵损失。假设有 $N$ 个样本，$C$ 个类别，其中第 $i$ 个样本的真实标签为 $y_i$，预测标签为 $\hat{y}_i$，则该函数的计算公式为：

$$
\text{loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{C} \text{y}_{\text{i,j}} \log(\hat{\text{y}}_{\text{i,j}})
$$

其中 $\text{y}_{\text{i,j}}$ 是一个指示函数，当真实标签为 $j$ 时为 $1$，否则为 $0$。

可以使用该函数作为 Keras 模型的损失函数，例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
              metrics=['accuracy'])

在训练模型时，将会使用 `sparse_categorical_crossentropy` 作为损失函数进行优化。

model = tf.keras.models.load_model是什么

model = tf.keras.models.load_model是TensorFlow中的一个函数，用于加载已经保存的Keras模型。当我们使用Keras构建和训练完模型后，可以使用model.save()将模型保存到磁盘上，以便之后再次使用。当需要使用已经保存的模型时，可以使用tf.keras.models.load_model加载模型。这个函数会返回一个Keras模型对象，我们可以使用这个对象进行预测或者继续训练模型。

例如：

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

这个代码会加载名为'my_model.h5'的Keras模型，并将其存储在变量model中。我们可以使用这个变量对模型进行预测，或者继续对模型进行训练。