tf.nn.softmax
Вычисляет активации softmax.
tf.nn.softmax(
logits, axis=None, name=None
)
Используется в ноутбуках
| Используется в руководстве | Используется в учебных пособиях |
|---|---|
Используется для многоклассовых прогнозов. Сумма всех выходов, сгенерированных функцией 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 | Размерность, на которой будет выполняться softmax. По умолчанию -1, что указывает на последнюю размерность. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Tensor. Имеет тот же тип и форму, что и logits. |
| Исключения | |
|---|---|
InvalidArgumentError | если logits пуста или axis выходит за пределы последней размерности 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/nn/softmax