tf.keras.losses.categorical_crossentropy

时间: 2023-04-29 08:02:00 浏览: 322
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tf.keras_分类模块_CNN-深度可分离.ipynb_nose8eu_keras_CNN_tf.keras_分离卷积_

tf.keras.losses.categorical_crossentropy是一种用于计算分类问题中交叉熵损失的函数。它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。该函数将真实标签和预测标签之间的差异转化为一个数值，用于评估模型的性能。
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tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数有哪些

tf.keras.losses.categorical_crossentropy的参数如下： - y_true: 真实标签，形状为(batch_size, num_classes) - y_pred: 预测标签，形状为(batch_size, num_classes) - from_logits: 是否将y_pred视为概率分布。...

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) return tape.gradient(loss, x) # 对抗样本生成函数 def generate_adv_example(model, x, y, epsilon): grad = tf.sign(get_grads(model, ...

model = keras.Sequential() #32 个 3*3 的卷积核，relu 函数作为激活函数，步长为 1 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=x_train.shape[1:], filters=32, kernel_size=(3,3), strides=1, padding='same', activation='relu')) #2*2 大小的池化核 model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #64 个 3*3 的卷积核 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))) #平铺层 model.add(tf.keras.layers.Flatten()) #全连接层，隐藏层维度 32，激活函数 relua model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) #全连接层，隐藏层维度 10，激活函数 softmax，输出每个分类的概率 model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) #优化器选择，优化器可以使用动态变化的学习率，使用更多的倒数信息改变权重，adam 和 # sgd 都是常用的优化器 Optimizer = optimizers.SGD(lr=0.001) model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=Optimizer, metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1) #通过测试集评估模型 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) model.save('./final_model.h5')

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) # 输出模型结构 model.summary() # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, ...

帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

torch.nn.Flatten(), torch.nn.Linear(64*16*16, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 2), torch.nn.Softmax() ) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model....

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...

module 'keras.api._v2.keras.losses' has no attribute 'softmax_cross_entropy'

这个错误的原因可能是因为您使用的 Keras 版本较老，softmax_cross_entropy 已经被弃用了，可以尝试使用 categorical_crossentropy 来代替，它是一个常见的多分类损失函数。您可以在模型编译时将其指定为损失...

tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy

这是一个用来计算稀疏分类交叉熵损失的... loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy, metrics=['accuracy']) 在训练模型时，将会使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数进行优化。

Node: 'categorical_crossentropy/softmax_cross_entropy_with_logits'

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...

tf.keras.losses有哪些方法

tf.keras.losses有以下方法： 1. mean_squared_error：均方误差损失函数 2. mean_absolute_error：平均绝对误差损失函数 3. mean_absolute_percentage_error：平均绝对百分比误差损失函数 4. mean_squared_...

AttributeError: module 'keras.losses' has no attribute 'is_categorical_crossentropy'

"keras.losses.is_categorical_crossentropy"是TensorFlow 1.x版本中的用法，但在TensorFlow 2.x版本中被废弃了。在TensorFlow 2.x中，你可以使用"tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy"来替代。请确保你的...

'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [50176,10] and labels shape [256] [[{{node sparse_categorical_crossentropy/

这个错误提示是因为你的标签（labels）形状为 [256]，而你的 logits ...loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(one_hot_labels, logits) 这样就可以避免上述错误，并正确计算交叉熵损失函数了。

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数（可选超参数包括训练迭代次数，学习率，网络结构等）的代码，原来的神经网络模型如下：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 训练模型 history = model.fit(X_train, ...
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Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

本文主要讨论Keras中用于多分类任务的损失函数categorical_crossentropy，以及它与binary_crossentropy的区别和应用。 categorical_crossentropy是Keras中常用的损失函数，特别适用于处理多分类问题。在多...

Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

这个错误是由于标签 labels 中的数据类型不正确导致的。labels 中的数据应该是整数类型，但是在您的代码中，它们被解析为字符串类型。为了解决这个问题，您需要将标签转换为整数类型。 请尝试在加载数据集时将...

如何使用tf.keras

loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy']) 4. **加载数据**: 使用tf.data.Dataset处理输入数据，例如从文件、CSV或其他来源读取数据，并进行预处理： python train_...

class CNN(Model): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() ## self.x1 = Input(shape =(1024,1,1)) self.inputshape = tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(1024,1,1)) self.c1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu',input_shape=(1024,1,1)) self.c2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu') self.c3 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu') self.flatten = Flatten() self.f1 = Dense(360, activation='relu') self.f2 = Dense(184, activation='relu') self.f3 = Dense(4, activation='softmax') def zx(self, input): x = self.inputshape(input.astype(np.float32)) return self.c1(x) def zx1(self, input): x = self.inputshape(input.astype(np.float32)) x = self.c1(x) x = self.c2(x) x = self.c3(x) x = self.flatten(x) print(x.shape) x = self.f1(x) return self.f2(x) def call(self, input): x = self.inputshape(input) x = self.c1(x) x = self.c2(x) x = self.c3(x) x = self.flatten(x) print(x.shape) x = self.f1(x) self.x2 = self.f2(x) y = self.f3(self.x2) return y model = CNN() model.build(input_shape=(None,1024,1,1)) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics=['sparse_categorical_accuracy']) 该CNN模型每层网络的参数如何

这个CNN模型共有5个卷积层和3个全连接层，每个卷积层都使用ReLU激活函数。具体参数如下： - 输入层：输入形状为(1024,1,1)的张量 - 卷积层c1：使用64个大小为(2,1)的卷积核，步长为(1,1)，padding方式为"valid"，...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。