tensorflow softmax应用
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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