with tf.name_scope('loss'): cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y)) with tf.name_scope('train'): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)所选择的特征进行计算

时间: 2024-01-26 10:02:49 浏览: 147
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

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这段代码是用于定义神经网络的损失函数和优化器。特征的选择是在模型的输入层进行的，这段代码并没有涉及到特征选择的问题。在这里，使用的是 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数，该函数用于计算模型的预测值和真实值之间的差异。在优化器方面，使用的是 Adam 优化器，它可以根据梯度的不同进行自适应的调整学习率，以达到更好的训练效果。总的来说，这段代码是用于训练神经网络模型的，而特征的选择通常是在数据预处理和特征工程中进行的。
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特征选择的计算方法 Computational Methods of Feature Selection 经典教材

for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): x = x.to(self.device) label = label.to(self.device) outputs = self.net(x)#得到新模型的输出 target_curr = label pre_ce = outputs.clone() pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num] loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)#新模型和目标结果的交叉熵 loss_distill = 0 if self.distillation: with torch.no_grad(): outputs_old = self.old_model(x) t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num] loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) loss = loss + 10 * loss_distill逐行解释

- loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr) - 计算当前模型的输出结果和目标结果之间的交叉熵损失。 - loss_distill = 0 - 初始化知识蒸馏损失为0。 - if self.distillation: - ...

model = myModel() optimizer = optimizers.Adam() @tf.function def compute_loss(logits, labels): return tf.reduce_mean( tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( logits=logits, labels=labels)) @tf.function def compute_accuracy(logits, labels): predictions = tf.argmax(logits, axis=1) return tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predictions, labels), tf.float32))，这段代码的含义是什么

其中，compute_loss 函数计算模型的交叉熵损失，使用了 Tensorflow 中的 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数，该函数将 logits 和 labels 作为输入，计算 softmax 交叉熵损失。compute_accuracy 函数...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在...

import tensorflow as tfdef cross_entropy_loss(y_true, y_pred): # 计算交叉熵损失 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred) return tf.reduce_mean(cross_entropy)def boundary_loss(y_true, y_pred): # 计算边界损失 boundary_filter = tf.constant([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=tf.float32) y_true_boundary = tf.nn.conv2d(y_true, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') y_pred_boundary = tf.nn.conv2d(y_pred, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') boundary_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true_boundary - y_pred_boundary)) return boundary_lossdef total_loss(y_true, y_pred): # 总损失函数 = 交叉熵损失 + 边界损失 return cross_entropy_loss(y_true, y_pred) + 0.5 * boundary_loss(y_true, y_pred)# 构建模型model = ...# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss=total_loss, metrics=['accuracy'])

cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true) return cross_entropy def boundary_loss(y_true, y_pred): # 计算边界损失 boundary_filter = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], ...

损失函数用这个loss_function=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x_train,labels=y_train))

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数会对logits进行softmax计算，然后计算交叉熵损失，最后使用tf.reduce_mean()函数对所有样本的损失求平均值。这个损失函数的作用是衡量模型输出与真实标签之间的差距，...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 损失函数和优化器：使用 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数，AdamOptimizer 作为优化器，学习率为 0.001。 - 评估指标：使用 equal 函数来计算预测结果和真实标签是否一致，将结果转换为浮点数...

import tensorflow as tf # 定义参数 input_size = 10 lstm_size = 64 batch_size = 32 num_steps = 100 # 定义输入和输出 inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state) # 定义输出层 output = tf.reshape(outputs, [-1, lstm_size]) softmax_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size, input_size], stddev=0.1)) softmax_b = tf.Variable(tf.zeros(input_size)) logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b predictions = tf.nn.softmax(logits) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.reshape(targets, [-1]), logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, batch_size, num_steps) feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets} _, training_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed) print("Epoch: %d, Loss: %.3f" % (i, training_loss))逐行解释代码含义

7. 定义输出层参数：softmax 权重和偏置 8. 计算预测值 9. 定义损失函数：交叉熵 10. 定义优化器：Adam 11. 使用 TensorFlow 的会话运行模型 12. 初始化所有变量 13. 循环训练模型，每次取一个批次的数据，计算损失...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改

将 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 改为 image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])。 3. 创建一个占位符 x，其形状为 [16, 208, 208, 3]。 修改后的代码如下所示： python for ...

将下面代码改为用checkpoint保存saver=tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model" if train: print("训练模式") # 训练初始化参数 # 定义输入和Label以填充容器 训练时dropout为0.25 train_feed_dict = { xs: x_train, ys: y_train, drop: 0.25 } # 训练学习1000次 for step in range(1000): with tf.GradientTape() as tape: logits_val = logits(train_feed_dict) loss_val = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.one_hot(y_train, num_classes), logits=logits_val)) grads = tape.gradient(loss_val, logits.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables)) if step % 50 == 0: #每隔50次输出一次结果 print("step = {}\t mean loss = {}".format(step, loss_val)) # 保存模型 saver.save(logits, model_path) print("训练结束，保存模型到{}".format(model_path)) else: print("测试模式") # 测试载入参数 logits=tf.keras.models.load_model(model_path) print("从{}载入模型".format(model_path))

global_step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32, trainable=False, name='global_step') # 在训练过程中需要增加global_step train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables), global...

if self.weight_method == 'attn': edge_weights = [tf.cast(var, dtype=dtype) for var in self.vars] normalized_weights = tf.nn.softmax(tf.stack(edge_weights)) nodes = tf.stack(nodes, axis=-1) new_node = tf.reduce_sum(nodes * normalized_weights, -1)

然后使用tf.nn.softmax函数对这些变量进行归一化处理，得到标准化后的权重值。接下来，使用tf.stack函数将节点列表nodes沿着最后一个维度堆叠起来，并且通过乘以标准化的权重值，得到加权后的节点表示。最后，使用tf...

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) return tape.gradient(loss, x) # 对抗样本生成函数 def generate_adv_example(model, x, y, epsilon): grad = tf.sign(get_grads(model, ...

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....

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) 计算损失，使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算多分类交叉熵损失，其中 target 是目标标签，logits 是模型的输出。 train_op = ...

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class MILayer(layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) def call(self, inputs): # 获取输入 x1, x2 = inputs # 将输入转换为概率分布 p1 = tf.nn.softmax(x1, axis=-1) p2 = tf.nn.softmax(x2, axis=-1) # 计算互信息 mi = tf.reduce_sum(p1 * tf.math.log(tf.clip_by_value(p1 / (tf.reduce_sum(p1, axis=-1, keepdims=True) * tf.reduce_sum(p2, axis=-2, keepdims=True)), 1e-8, 1.0)), axis=-1) # 返回结果 return mi解释代码

然后，我们将输入转换为概率分布，即使用softmax函数将每个元素的值归一化。接下来，我们计算互信息，使用的是信息论中的公式：$MI(X,Y)=\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}$。最后...

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE) ...

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....

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。