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。

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# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数，准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。

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。