tensorflow中如何用交叉熵损失函数

在TensorFlow中，可以使用`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()`函数来定义交叉熵损失函数。

下面是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入和标签
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义模型
W = tf.Variable(tf.zeros([10, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
logits = tf.matmul(x, W) + b
y_pred = tf.nn.softmax(logits)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)

# 定义训练操作
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练过程...

在上面的示例中，我们首先定义了输入和标签的占位符。然后，我们定义了一个简单的线性模型，其中权重矩阵W和偏置向量b都初始化为零。接下来，我们使用`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()`函数来计算交叉熵损失，然后使用`tf.reduce_mean()`函数将所有样本的损失求平均。最后，我们使用梯度下降优化器来最小化损失函数。

需要注意的是，`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()`函数要求我们传递logits和labels参数，其中logits是模型的输出，labels是真实标签。在上面的示例中，我们使用了softmax函数来将logits转换为概率分布，然后将其传递给了`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()`函数。