SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
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Calcule le coût d'entropie croisée softmax et les gradients à rétropropager.
Contrairement à `SoftmaxCrossEntropyWithLogits`, cette opération n'accepte pas une matrice de probabilités d'étiquettes, mais plutôt une seule étiquette par ligne de fonctionnalités. Cette étiquette est considérée comme ayant une probabilité de 1,0 pour la ligne donnée.
Les entrées sont les logits, pas les probabilités.
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes héritées
De la classe java.lang.Object booléen | est égal à (Objet arg0) |
Classe finale<?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : "SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits"
Méthodes publiques
sortie publique <T> backprop ()
dégradés rétropropagés (matrice batch_size x num_classes).
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|
caractéristiques | matrice batch_size x num_classes |
---|
Étiquettes | vecteur batch_size avec des valeurs dans [0, num_classes). Il s'agit de l'étiquette de l'entrée de mini-lot donnée. |
---|
Retour
- une nouvelle instance de SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
sortie publique <T> perte ()
Par exemple, perte (vecteur batch_size).
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\n\npublic final class **SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits** \nComputes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.\n\n\nUnlike \\`SoftmaxCrossEntropyWithLogits\\`, this operation does not accept\na matrix of label probabilities, but rather a single label per row\nof features. This label is considered to have probability 1.0 for the\ngiven row.\n\n\nInputs are the logits, not probabilities.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [backprop](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#backprop())() backpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix). |\n| static \\\u003cT extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e [SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003c? extends org.tensorflow.types.family.TNumber\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e features, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e labels) Factory method to create a class wrapping a new SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [loss](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits#loss())() Per example loss (batch_size vector). |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**backprop**\n()\n\nbackpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix). \n\n#### public static [SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/raw/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e features, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TNumber](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TNumber)\\\u003e labels)\n\nFactory method to create a class wrapping a new SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| features | batch_size x num_classes matrix |\n| labels | batch_size vector with values in \\[0, num_classes). This is the label for the given minibatch entry. |\n|----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**loss**\n()\n\nPer example loss (batch_size vector)."]]