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我在这里浏览tensorflow API文档.在tensorflow文档中,他们使用了一个名为的关键字logits.它是什么？在API文档的很多方法中,它都是这样编写的

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

如果写的是什么是那些logits只Tensors,为什么保持一个不同的名称,如logits？

另一件事是我有两种方法无法区分.他们是

tf.nn.softmax(logits, name=None)
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)

它们之间有什么区别？这些文档对我来说并不清楚.我知道是什么tf.nn.softmax呢.但不是另一个.一个例子将非常有用.

我正在使用TensorFlow,我修改了教程示例以获取我的RGB图像.

该算法在新图像集上完美无缺地工作,直到突然(仍然会聚,通常精度约为92%),它与ReluGrad接收到的非有限值的错误一起崩溃.调试显示数字没有异常发生,直到非常突然,由于未知原因,错误被抛出.添加

print "max W vales: %g %g %g %g"%(tf.reduce_max(tf.abs(W_conv1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_conv2)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_fc1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(W_fc2)).eval())
print "max b vales: %g %g %g %g"%(tf.reduce_max(tf.abs(b_conv1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_conv2)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_fc1)).eval(),tf.reduce_max(tf.abs(b_fc2)).eval())

作为每个循环的调试代码,产生以下输出:

Step 8600
max W vales: 0.759422 0.295087 0.344725 0.583884
max b vales: 0.110509 0.111748 0.115327 0.124324
Step 8601
max W vales: 0.75947 0.295084 0.344723 0.583893
max b vales: 0.110516 0.111753 0.115322 0.124332
Step 8602
max W vales: 0.759521 0.295101 0.34472 0.5839
max b vales: 0.110521 0.111747 0.115312 0.124365
Step 8603
max W vales: -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38 -3.40282e+38
max b …