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TensorFlow函数教程:tf.nn.softmax

tf.nn.softmax函数

别名:

  • tf.math.softmax
  • tf.nn.softmax
tf.nn.softmax(
    logits,
    axis=None,
    name=None,
    dim=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py。

计算softmax激活。(弃用的参数)

有些参数已被弃用。它们将在将来的版本中删除。更新说明:不推荐使用dim,而是使用axis。

此函数执行相当于:

softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis)

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。

可能引发的异常:

  • InvalidArgumentError:如果logits为空或axis超出logits的最后一个维度。
TensorFlow函数教程:tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
TensorFlow函数教程:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
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