基于python实现的手写数字识别

“““
demo01_ce.py 交叉熵
“““
import tensorflow as tf

label = [1. 0. 0.]
logit1 = [10. 3. 3.]
logit2 = [10. -3. -5.]

ce1 = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（
	labels=label logits=logit1）
ce2 = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（
	labels=label logits=logit2）

# 模拟真实情况
y = [[1. 0. 0.] [0. 0. 1.] [0. 0. 1.]]
y_ = [[0.8 0.1 0.1] 
	  [0.2 0.2 0.6] 
	  [0.2 0.1 0.7]]
CE = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits（
	labels=y logits=y_）

SM = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits（
	labels=y logits=y_）

with tf.Session（） as sess:
	print（sess.run（ce1）.mean（））
	print（sess.run（ce2）.mean（））
	print（sess.run（CE）.sum（axis=1））
	print（sess.run（SM））

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件         437  2019-11-22 17:16  day18\8.png
     目录           0  2019-11-22 19:43  day18\MNIST_data\
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     文件       56562  2019-11-22 20:18  day18\mnist_model.ckpt.meta
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     文件       21301  2019-11-22 11:32  day18\神经网络分类模型_结果.png