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Python tf.compat.v1.math.softmax用法及代码示例


计算 softmax 激活。

用法

tf.compat.v1.math.softmax(
    logits, axis=None, name=None, dim=None
)

参数

  • logits 非空 Tensor 。必须是以下类型之一：half , float32 , float64。
  • axis 将在维度上执行 softmax。默认值为 -1，表示最后一个维度。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • 一个Tensor。具有与 logits 相同的类型和形状。

抛出

  • InvalidArgumentError 如果 logits 为空或 axis 超出 logits 的最后一个维度。

用于multi-class 预测。 softmax 生成的所有输出的总和为 1。

此函数执行等效于

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

示例用法：

softmax = tf.nn.softmax([-1, 0., 1.])
softmax
<tf.Tensor:shape=(3,), dtype=float32,
numpy=array([0.09003057, 0.24472848, 0.66524094], dtype=float32)>
sum(softmax)
<tf.Tensor:shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.math.softmax。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。