码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

TensorFlow 的softmax实例理解

时间:2017-09-13 10:48:20      阅读:137      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:glob   on()   实例   ini   inpu   code   initial   global   var   

  对于理论,简单的去看一下百度上的说明,这里直接上实例,帮助理解。

1 # softmax函数,将向量映射到0~1的范围内,P=exp(ax)/(sum(exp(a1x)+exp(a2x)+...))
2 inputdata = tf.Variable([[0.2, 0.1, 0.9]], dtype=np.float32)
3 output = tf.nn.softmax(inputdata)
4 with tf.Session() as sess:
5     sess.run(tf.global_variables_initializer())
6     print (sess.run(inputdata))
7     print (sess.run(output))

  输出:

[[ 0.2 0.1 0.89999998]]
[[ 0.25519383 0.23090893 0.51389724]]

TensorFlow 的softmax实例理解

标签:glob   on()   实例   ini   inpu   code   initial   global   var   

原文地址:http://www.cnblogs.com/demo-deng/p/7513691.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!