tensorflow實現softmax回歸函式

2021-10-05 10:24:52 字數 1543 閱讀 6248

softmax函式可以把多個值歸一化到(0,1)區間中,以實現分類等問題

輸出:

,5), dtype=float32, numpy=

array([[

0.1738882

,0.7230672,-

0.8248408,-

0.8263163

,1.5385914],

[-1.3104331

,0.91867334

,1.5094105,-

0.17404696,-

0.16576393]]

, dtype=float32)

>

,5), dtype=float32, numpy=

array([[

0.13545468

,0.23458456

,0.04989437

,0.0498208

,0.5302456],

[0.03000959

,0.27883592

,0.50338775

,0.09349456

,0.0942722]]

, dtype=float32)

>

由於在 tensorflow 涉及運算型別轉換的問題,使用cast函式對張量進行型別轉換

def

cross_entropy

(y_hat, y)

: y = tf.cast(tf.reshape(y, shape=[-

1,1]

),dtype=tf.int32)

y = tf.one_hot(y, depth=y_hat.shape[-1

])y = tf.cast(tf.reshape(y, shape=[-

1, y_hat.shape[-1

]]),dtype=tf.int32)

return

-tf.math.log(tf.boolean_mask(y_hat, y)+1e-8)

TensorFlow入門 邏輯回歸之softmax

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java容器和堆疊溢位SOF

arraylist 本質上是乙個可改變大小的陣列.當元素加入時,其大小將會動態地增長.內部的元素可以直接通過get與set方法進行訪問.元素順序儲存 隨機訪問很快,刪除非頭尾元素慢,新增元素慢而且費資源 較適用於無頻繁增刪的情況 比陣列效率低,如果不是需要可變陣列,可考慮使用陣列 非執行緒安全.li...