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Python tf.compat.v1.math.softmax用法及代碼示例

計算 softmax 激活。

用法

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

參數

  • logits 非空 Tensor 。必須是以下類型之一：half , float32 , float64。
  • axis 將在維度上執行 softmax。默認值為 -1，表示最後一個維度。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • 一個Tensor。具有與 logits 相同的類型和形狀。

拋出

  • InvalidArgumentError 如果 logits 為空或 axis 超出 logits 的最後一個維度。

用於multi-class 預測。 softmax 生成的所有輸出的總和為 1。

此函數執行等效於

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>

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.math.softmax。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。