tf.losses.categorical_crossentropy用法

tf.losses.categorical_crossentropy是TensorFlow中的一个函数，用于计算分类问题中的交叉熵损失。它的输入参数是实际标签和预测标签，返回的是一个标量，表示两个标签之间的差异。

使用方法如下：

import tensorflow as tf

y_true = tf.constant([[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]])
y_pred = tf.constant([[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1], [0.1, 0.3, 0.6]])

loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

print(loss)

输出结果为：

tf.Tensor(0.3662044, shape=(), dtype=float32)

在上面的例子中，我们创建了两个张量y_true和y_pred，分别表示实际标签和预测标签。然后使用tf.losses.categorical_crossentropy函数计算它们之间的交叉熵损失，并将结果打印出来。

需要注意的是，y_true和y_pred的形状必须相同，且每个元素必须为非负数，并且每个标签的总和必须为1。如果不满足这些条件，就会出现错误。