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详解TensorFlow的 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数：softmax 交叉熵损失函数

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tf.losses.softmax_cross_entropy 是 TensorFlow 中用于计算 softmax 交叉熵损失函数的函数，是构建神经网络模型时使用的重要函数之一。它的作用是计算神经网络模型的输出结果和实际值（标签）之间的误差，并输出一个标量损失值。

函数参数

函数的完整定义如下：

tf.losses.softmax_cross_entropy(
    onehot_labels,
    logits,
    weights=1.0,
    label_smoothing=0,
    scope=None,
    loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,
    reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)

其中各参数的含义如下：

  • onehot_labels：真实的标签，格式为 one-hot 编码。
  • logits：神经网络模型的输出，即模型计算得到的预测值。
  • weights：损失函数各部分的权重，默认为1，即均匀权重。
  • label_smoothing：标签平滑参数，如果为0则不会执行标签平滑操作。
  • scope：可选参数，表示函数所属的空间名称。
  • loss_collection：可选参数，表示损失函数的集合名称，默认为 tf.GraphKeys.LOSSES。
  • reduction：可选参数，表示输出结果如何归约，默认值为 SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS。

函数所返回的结果为标量，即计算得到的损失值。

函数使用

下面是一个使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数的样例代码：

import tensorflow as tf

# 使用日志信息过滤警告信息
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

# 定义一个真实的标签
y_true = tf.constant([0, 0, 0, 1, 0])

# 定义一个预测值
y_pred = tf.constant([-2, 2, 4, -1, 3], dtype=tf.float32)

# 使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算交叉熵损失
loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(y_true, y_pred)

# 输出计算得到的损失值
print(loss.numpy())

上述代码中，我们首先定义了一个真实的标签 y_true，它的形式是 one-hot 编码，表示样本的真实类别是第4类（从0开始计数）。然后我们定义了一个预测值 y_pred，其中各元素的值表示模型预测该样本属于该类别的得分。最后我们使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算交叉熵损失并输出计算得到的损失值。

还有一个示例，这是一个用 tf.losses.softmax_cross_entropy 实现图像分类训练的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator


def main():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

    # 数据预处理
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

    # 将标签转换为one-hot编码
    y_train, y_test = tf.one_hot(y_train, depth=10), tf.one_hot(y_test, depth=10)

    # 定义数据增强器
    datagen = ImageDataGenerator(
        width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=0.1)

    # 定义神经网络模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
    ])

    # 定义模型优化器、损失函数和评价指标
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.losses.softmax_cross_entropy,
                  metrics=['accuracy'])

    # 训练模型
    model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32),
                        steps_per_epoch=len(x_train) / 32, epochs=5)

    # 评估模型
    model.evaluate(x_test, y_test)


if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码中，我们首先加载 MNIST 数据集并进行数据预处理。然后我们将标签转换为 one-hot 编码。接着我们定义了数据增强器 datagen。接下来我们定义了神经网络模型以及模型的优化器、损失函数和评价指标。最后我们使用 fit_generator 函数来训练模型，并使用 evaluate 函数评估模型。

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