python求得交叉熵损失值代码

以下是Python中求交叉熵损失值的代码：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    """
    y_pred: 预测值，shape为(batch_size, num_classes)
    y_true: 真实值，shape为(batch_size, num_classes)
    """
    # 防止出现log(0)的情况，加上一个极小值
    eps = 1e-15
    y_pred = np.clip(y_pred, eps, 1 - eps)
    # 计算交叉熵损失值
    loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred)) / y_pred.shape[0]
    return loss

这个函数接受两个参数，分别是预测值和真实值，返回交叉熵损失值。其中，y_pred和y_true都是二维数组，第一维表示样本数，第二维表示类别数。函数首先对预测值进行了一些处理，防止出现log(0)的情况，然后计算交叉熵损失值。

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python求得交叉熵损失值

交叉熵损失值是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异的指标，通常用于分类问题。在Python中，可以使用tensorflow或者keras等深度学习框架中的交叉熵损失函数来求得交叉熵损失值。具体实现方法可以参考相关文档或者教程。

python编写交叉熵损失函数代码

以下是 Python 编写交叉熵损失函数的代码：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算交叉熵损失函数
    :param y_true: 真实标签，形状为 (样本数, 类别数)
    :param y_pred: 预测标签，形状为 (样本数, 类别数)
    :return: 交叉熵损失函数值
    """
    # 防止出现 log(0) 的情况，加上一个极小值
    epsilon = 1e-7
    # 计算交叉熵损失函数
    loss = -np.mean(y_true * np.log(y_pred + epsilon))
    return loss

希望能对你有所帮助！