tf.nn.softmax 分类
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tf.nn.softmax 分类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)
参数:
logits:一个非空的Tensor。必须是下列类型之一:half, float32,float64
axis:将在其上执行维度softmax。默认值为-1,表示最后一个维度
name:操作的名称(可选)
dim:axis的已弃用的别名
返回:
一个Tensor,与logits具有相同的类型和shape
sample
import tensorflow as tf
#tf.enable_eager_execution()
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
ones = tf.ones(shape=[2,3])
print(ones)
temp1 = tf.nn.softmax(ones,axis=0) # 列
print(temp1)
temp2 = tf.nn.softmax(ones,axis=1) # 行
print(temp2)
output
tf.Tensor(
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.5 0.5 0.5]
[0.5 0.5 0.5]], shape=(2, 3), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[0.33333334 0.33333334 0.33333334]
[0.33333334 0.33333334 0.33333334]], shape=(2, 3), dtype=float32)
以上是关于tf.nn.softmax 分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
tensorflow log_softmax tf.nn.log(tf.nn.softmax(predict)) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits