from deeplearning.function import softmax,cross_entropy_error是什么意思
时间: 2024-04-03 08:32:00 浏览: 15
这行代码是从一个名为deeplearning的模块中导入了softmax和cross_entropy_error两个函数。softmax函数是一种常用的激活函数,通常用于多分类问题中,它将一个向量映射为一个概率分布,使得每个元素的取值范围在0到1之间,且所有元素的和为1。cross_entropy_error函数是交叉熵误差函数,通常用于评估输出结果的准确性,特别是在分类问题中。它计算了真实标签和预测标签之间的差距,越小表示预测结果越准确。因此,这行代码的意思是从deeplearning模块中导入了softmax和cross_entropy_error函数,以便在神经网络中使用它们进行计算和优化。
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The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.
这是一个警告信息,意味着tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy已经被弃用,建议使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。这是因为TensorFlow 2.0中已经删除了tf.losses模块,而是将其移动到了tf.compat.v1.losses模块中。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,则可以继续使用tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy,但是如果你使用的是TensorFlow 2.0版本,则必须使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。下面是一个使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy的例子:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
logits = tf.constant([0.1,0.1,0.8])
labels = tf.constant([2])
y = tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(y)) # 输出:0.68972665
```
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 已被弃用。请使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 代替。
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 是 TensorFlow 1.x 版本中的一个函数,用于计算稀疏分类问题的交叉熵损失。然而,在 TensorFlow 2.x 版本中,该函数已被弃用。
为了向后兼容,可以使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数来替代 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy。tf.compat.v1 是 TensorFlow 2.x 中用于向后兼容 TensorFlow 1.x 的模块。
tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数的使用方式与 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 相同,都是计算稀疏分类问题的交叉熵损失。你可以通过传入真实标签和预测概率来计算损失。