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flujo tensor:: operaciones:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
#include <nn_ops.h> Calcula el costo de entropía cruzada de softmax y los gradientes para propagar hacia atrás.
Resumen
A diferencia de SoftmaxCrossEntropyWithLogits , esta operación no acepta una matriz de probabilidades de etiquetas, sino una única etiqueta por fila de características. Se considera que esta etiqueta tiene una probabilidad de 1,0 para la fila dada.
Las entradas son logits, no probabilidades.
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- características: matriz de tamaño de lote x núm_clases
- etiquetas: vector de tamaño de lote con valores en [0, num_clases). Esta es la etiqueta de la entrada del minibatch determinada.
Devoluciones:
- Pérdida
Output : por ejemplo, pérdida (vector de tamaño de lote). - Backprop
Output : gradientes retropropagados (matriz de tamaño de lote x num_classes).
Atributos públicos
Funciones públicas
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\n====================================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.\n\nSummary\n-------\n\nUnlike [SoftmaxCrossEntropyWithLogits](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/softmax-cross-entropy-with-logits#classtensorflow_1_1ops_1_1_softmax_cross_entropy_with_logits), this operation does not accept a matrix of label probabilities, but rather a single label per row of features. This label is considered to have probability 1.0 for the given row.\n\nInputs are the logits, not probabilities.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\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\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) loss: Per example loss (batch_size vector).\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) backprop: backpropagated gradients (batch_size x num_classes matrix).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_cross_entropy_with_logits_1a965e868e103e3908d2bfb1dcd368e90d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` features, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` labels)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [backprop](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_cross_entropy_with_logits_1a9e77b4f5efe0d0762f8fc95a3f7cdbaa) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [loss](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_cross_entropy_with_logits_1aa3c9d1b704d919039c2cd2686fbea683) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_cross_entropy_with_logits_1ac581285ea4e5d57f85d8f317aed838fa) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### backprop\n\n```text\n::tensorflow::Output backprop\n``` \n\n### loss\n\n```text\n::tensorflow::Output loss\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits\n\n```gdscript\n SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input features,\n ::tensorflow::Input labels\n)\n```"]]
