Node: 'categorical_crossentropy/softmax_cross_entropy_with_logits'

这是一个神经网络中常用的损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。它通常用于多分类问题，其中模型输出一个概率分布，表示每个类别的概率，而真实标签是一个one-hot编码的向量。该损失函数会计算模型输出的概率分布与真实标签之间的交叉熵。在TensorFlow中，可以使用该函数的两个版本：`tf.keras.losses.categorical_crossentropy`和`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits`。前者是Keras API的一部分，后者是TensorFlow原生API的一部分。两个函数的作用相同，但是需要注意的是，后者需要手动对模型输出进行softmax操作。

相关问题

用sparse_categorical_crossentropy构建一段损失函数

对于你的问题，我可以回答。

使用sparse_categorical_crossentropy构建的损失函数如下：

def custom_loss(y_true, y_pred):
    loss = keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=True)
    return loss

其中，y_true为真实标签，y_pred为模型预测的标签，from_logits参数为True表示输入y_pred未经过softmax激活函数处理。

希望能够帮到你。

paddle中使用sparse_categorical_crossentropy损失函数

在PaddlePaddle中，可以使用sparse_categorical_crossentropy损失函数来进行多分类问题的训练。该函数适用于标签为整数形式的分类问题，其参数解释如下：

- y_true：真实标签的张量，必须为整数类型
- y_pred：预测标签的张量，可以是概率分布或logits
- from_logits：布尔值，指示y_pred是否为logits，默认为False
- axis：整数，指定类别轴的位置，默认为-1

实例如下：

import paddle
import numpy as np

# 构造数据
x = np.random.rand(10, 5).astype('float32')
y = np.random.randint(0, 5, (10, )).astype('int64')

# 构造模型
inputs = paddle.Input(shape=(5, ))
outputs = paddle.nn.functional.softmax(inputs)
model = paddle.Model(inputs, outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001),
              loss=paddle.nn.loss.SparseCategoricalCrossEntropy())

# 训练模型
model.fit(x=x, y=y, batch_size=2, epochs=10)

在上述代码中，我们使用了PaddlePaddle的模型API来构建模型，并通过compile方法指定了优化器和损失函数。在训练时，我们将数据x和标签y传入fit方法中即可开始训练。