tensorflow softmax应用

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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tensorflow softmax应用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

---恢复内容开始---

1、softmax函数

 

 

 

 

2、tensorflow实现例子

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

input_data = tf.Variable( [[0.2, 0.2, 0.2]] , dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.softmax(input_data)
with tf.Session() as sess:
    init = tf.initialize_all_variables()
    sess.run(init)
    print(sess.run(input_data))
    print(sess.run(output))
    print(sess.run(tf.shape(output)) )

输出为:

[[ 0.2 0.2 0.2]]
[[ 0.33333334 0.33333334 0.33333334]]
[1 3]

 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

input_data = tf.Variable( [[0.2, 0.2, 0.2],[1,2,3]] , dtype = tf.float32 )
output = tf.nn.softmax(input_data)
with tf.Session() as sess:
    init = tf.initialize_all_variables()
    sess.run(init)
    print(sess.run(input_data))
    print(sess.run(output))
    print(sess.run(tf.shape(output)) )

  

  输出为:

[[ 0.2 0.2 0.2]
[ 1. 2. 3. ]]
[[ 0.33333334 0.33333334 0.33333334]
[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]]
[2 3]

 

以上是关于tensorflow softmax应用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何在 tensorflow mnist_softmax.py 中打印张量的值

TensorFlow 训练 MNIST —— softmax 单层神经网络

为啥 TensorFlow 的文档将 softmax 的输入称为“logits”?

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法

如何在 Tensorflow 中用 Logistic 层替换 Softmax 输出层?

使用稀疏张量为 TensorFlow 中的 softmax 层提供占位符