tf.losses.softmax_cross_entropy 在 tensorflow2

tf.losses.softmax_cross_entropy 在 TensorFlow 2 中仍然存在，但它已经被tf.keras.losses.categorical_crossentropy替代。这是一个分类交叉熵损失函数，用于多类别分类问题，其中每个样本只属于一个类别。它将真实标签与预测标签之间的差距最小化。下面是一个使用tf.keras.losses.categorical_crossentropy的示例：

import tensorflow as tf

# 定义真实标签和预测标签
y_true = tf.constant([[0., 1., 0.], [0., 0., 1.]])
y_pred = tf.constant([[0.05, 0.95, 0.], [0.1, 0.8, 0.1]])

# 计算分类交叉熵损失
loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

print(loss)

输出：

tf.Tensor([0.05129331 2.3025851 ], shape=(2,), dtype=float32)

在这个例子中，我们使用tf.constant创建了两个张量，y_true和y_pred。y_true是真实标签，它是一个2x3的矩阵，每一行代表一个样本的标签，每列代表一个类别。同样，y_pred是预测标签，它也是一个2x3的矩阵，每行代表一个样本的预测标签，每列代表一个类别。

我们使用tf.keras.losses.categorical_crossentropy计算分类交叉熵损失。它返回一个张量，其中每个元素是相应样本的损失。在这个例子中，我们有两个样本，因此输出是一个长度为2的张量。每个元素的值是相应样本的交叉熵损失。