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python求熵函数 matlab编写熵函数( 四 )

IT技术计算


_sentinel: 本质上是不用的参数，不用填
logits:一个数据类型（type）是float32或float64;
shape :[batch_size,num_classes]
labels:和logits具有相同type和shape的张量(tensor)，,是一个有效的概率，sum(labels)=1, one_hot=True(向量中只有一个值为1.0，其他值为0.0)
name:操作的名字 ， 可填可不填
output: loss，shape:[batch_size]
Note: 它对于输入的logits先通过softmax（ 不同于sigmoid ）函数计算，再计算它们的交叉熵，但是它对交叉熵的计算方式进行了优化，使得结果不至于溢出 。它适用于每个类别相互独立且排斥的情况，一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象 。output不是一个数 ， 而是一个batch中每个样本的loss,所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用 。
计算公式：
Python程序：
import tensorflow as tf
import numpy as np
def softmax(x):
sum_raw = np.sum(np.exp(x),axis=-1)
x1 = np.ones(np.shape(x))
for i in range(np.shape(x)[0]):
x1[i] = np.exp(x[i])/sum_raw[i]
return x1
y = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[1,0,0],[0,1,0]])#每一行只有一个1
logits =np.array([[12,3,2],[3,10,1],[1,2,5],[4,6.5,1.2],[3,6,1]])
y_pred =softmax(logits)
E1 = -np.sum(y*np.log(y_pred),-1)
print(E1)
sess = tf.Session()
y = np.array(y).astype(np.float64)
E2 = sess.run(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=logits))
print(E2)
输出的E1，E2结果相同
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None, name=None)
argument:
_sentinel:本质上是不用的参数，不用填
logits:一个数据类型（type）是float32或float64;
shape:[batch_size,num_classes]
labels: shape为[batch_size],labels[i]是{0,1,2,……,num_classes-1}的一个索引, type为int32或int64
name:操作的名字 ， 可填可不填
output:
loss，shape:[batch_size]
Note:它对于输入的logits先通过softmax函数计算，再计算它们的交叉熵 ， 但是它对交叉熵的计算方式进行了优化，使得结果不至于溢出
它适用于每个类别相互独立且排斥的情况 ， 一幅图只能属于一类，而不能同时包含一条狗和一只大象
output不是一个数，而是一个batch中每个样本的loss,所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用
计算公式：
和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()一样 ， 只是要将labels转换成tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()中labels的形式
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(labels,logits, pos_weight, name=None)
计算具有权重的sigmoid交叉熵sigmoid_cross_entropy_with_logits（）
argument:
_sentinel:本质上是不用的参数，不用填
logits:一个数据类型（type）是float32或float64;
shape:[batch_size,num_classes],单样本是[num_classes]
labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(tensor)，
pos_weight:正样本的一个系数
name:操作的名字，可填可不填
output:
loss，shape:[batch_size,num_classes]
计算公式：
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