tf.compat.v1.math.softmax

Вычисляет активации softmax.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.softmax

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

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
Подгонка модели смешения процессов Дирихле с использованием условного стохастического градиентного льнавинского динамики Классификация цветов с помощью переноса обучения

Используется для многоклассовых прогнозов. Сумма всех результатов, генерируемых softmax, равна 1.

Эта функция выполняет эквивалент

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

Пример использования:

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>

Аргументы
`logits`	Непустой `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `float32`, `float64`.
`axis`	Измерение, по которому будет выполняться softmax. По умолчанию -1, что указывает на последнее измерение.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`Tensor`. Имеет тот же тип и форму, что и `logits`.

Исключения
`InvalidArgumentError`	если `logits` пуста или `axis` выходит за пределы последнего измерения `logits`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/math/softmax