importtensorflow as tf
a = tf.losses.categorical_crossentropy([0,1,0,0],[0.25,0.25,0.25,0.25],from_logits=true) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值,最後乙個引數設為true，輸出就不用做softmax
print('a:'
,a)b = tf.losses.categorical_crossentropy([0,1,0,0],[0.1,0.1,0.1,0.7]) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值
print('b:'
,b)c = tf.losses.categorical_crossentropy([0,1,0,0],[0.1,0.7,0.1,0.1]) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值
print('c:'
,c)d = tf.losses.categorical_crossentropy([0,1,0,0],[0,0.7,0,0.3]) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值
print('d:'
,d)e = tf.losses.categorical_crossentropy([0,1,0,0],[0.02,0.9,0.03,0.05]) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值
print('e:'
,e)f = tf.losses.categorical_crossentropy([1,0],[0.9,0.1]) #
前乙個引數為標記值，後乙個引數為**值
tensorflow2 0視訊記憶體設定
遇到乙個問題 新買顯示卡視訊記憶體8g但是tensorflow執行的時候介面顯示只有約6.3g的視訊記憶體可用，如下圖 即限制了我的視訊記憶體，具體原因為什麼我也不知道，但原來的視訊記憶體小一些的顯示卡就沒有這個問題。目前的解決辦法是 官方文件解決 然後對應的中文部落格 總結一下，就是下面的兩個辦法...
Tensorflow2 0 啟用函式
常用啟用函式及對應特點 神經網路結構的輸出為所有輸入的加權和，這導致整個神經網路是乙個線性模型。而線性模型不能解決異或問題，且面對多分類問題，也顯得束手無策。所以為了解決非線性的分類或回歸問題，啟用函式必須是非線性函式。神經網路中啟用函式的主要作用是提供網路的非線性建模能力。這是因為反向傳播演算法就...
初步了解TensorFlow2 0
為什麼要學習tensorflow？深度學習能夠更好地抽取資料中的規律，從而給公司帶來更大的價值 tensorflow是強大且靈活的開源框架 使用廣泛 2.0更加強大 易用 成熟 tensorflow是什麼？是google的開源軟體庫 採用資料流圖，用於數值計算 支援多平台 gpu cpu 移動裝置 ...