今天調用TensorFlow框架中的softmax_cross_entropy_with_logits()方法時，報了如下的錯誤： 這個函數現在不能按照以前的方式調用了，以前的調用方式如下： 使用新的調用方式，如下： ...

softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務，這個函數是去度量概率誤差 ...

http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...

翻譯自：https://stackoverflow.com/questions/34240703/whats-the-difference-between-softmax-and-softmax-cross-entropy-with-logits 問題 ...

softmax_cross_entropy_with_logits函數原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函數功能：計算最后一層是softmax層的cross ...

1.求loss： tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)） 第一個參數logits：就是神經網絡最后一層的輸出，如果有batch的話，它的大小就是[batchsize ...

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 定義 說明 此函數大致與tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的計算方式相同, 適用於每個類別相互獨立且排斥 ...

【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...