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。