tf.nn.softmax参数详解以及作用

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tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)

• logits：一个非空的Tensor。必须是下列类型之一：half， float32，float64
• axis：将在其上执行维度softmax。默认值为-1，表示最后一个维度
• name：操作的名称(可选)
• dim：axis的已弃用的别名

输入: 全连接层（往往是模型的最后一层）的值
输出: 归一化的值，含义是属于该位置的概率;
通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。

softmax的输出向量是概率，该样本属于各个类的概率。输出的向量的每个值的大小范围为0到1。
当一个样本经过softmax层并输出一个向量，会取这个向量中值最大的那个数的index作为这个样本的预测标签

返回： 一个Tensor，与logits具有相同的类型和shape，softmax函数的输出不改变维度的大小
用途： 如果做单分类问题，那么输出的值就取top1(最大，argmax)；如果做多(N)分类问题，那么输出的值就取topN

softmax的数学计算公式

softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis)

计算tf.exp(x)

e为自然底数，值为2.7182818284…
tf.exp(x) = e ^x

tf.reduce_sum(tensor,axis) 是求和函数

• tensor: 要减少的张量
• axis: 要减小的尺寸.
  默认值为None,则缩小所有尺寸.
  为0，按行求和
  为1，按列求和
• keep_dims：如果为true,则保留长度为1的缩小尺寸.

x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
sess = tf.InteractiveSession()

print(sess.run(tf.reduce_sum(x))) # 6 默认值为None,则缩小所有尺寸.
print(sess.run(tf.reduce_sum(x,0))) # [2,2,2] 为0，按行求和
print(sess.run(tf.reduce_sum(x,0))) # [3，3] 为0，按列求和

'''
axis=0是按照行来求和，即把所有的行都加起来，也就是[1+1,1+1,1+1]-->[2,2,2]
axis=1是按照列来求和，即把所有的列都加起来，也就是[1+1+1][1+1+1]-->[3,3]
'''

使用tf.nn.softmax

array = tf.constant([4.0,1.0,5.0], dtype=tf.float32)
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(tf.nn.softmax(array))) #[0.26538792 0.01321289 0.7213992 ]