TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型验证函数

TensorFlow的contrib.layers.python.layers.layers模块中包含了一些用于构建模型的常用函数，包括模型验证函数。模型验证函数用于评估训练好的模型在测试数据上的性能。下面我们将介绍contrib.layers.python.layers.layers中的两个模型验证函数：sparse_softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits。

1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

这个函数用于计算稀疏标签的softmax交叉熵损失。该函数接收两个参数：logits和labels。logits是模型的输出结果，labels是真实标签的索引。下面是一个使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数的例子：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers

# 假设模型的输出结果有10类
num_classes = 10

# 假设模型输出的shape为(batch_size, num_classes)
logits = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))

# 假设真实标签的索引shape为(batch_size,)
labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None,))

# 使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits计算损失
loss = layers.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)

# 创建Session，计算损失
with tf.Session() as sess:
    # 假设模型输出的logits是随机生成的
    model_logits = [[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0],
                    [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.0]]
    
    # 假设真实标签是[8, 0]
    true_labels = [8, 0]
    
    # 计算损失
    feed_dict = {logits: model_logits, labels: true_labels}
    loss_val = sess.run(loss, feed_dict=feed_dict)
    
    print("损失值为：", loss_val)

2. softmax_cross_entropy_with_logits

这个函数用于计算非稀疏标签的softmax交叉熵损失。相比于sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数，softmax_cross_entropy_with_logits函数接收的labels参数是真实标签的one-hot向量形式。下面是一个使用softmax_cross_entropy_with_logits函数的例子：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers

# 假设模型的输出结果有10类
num_classes = 10

# 假设模型输出的shape为(batch_size, num_classes)
logits = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))

# 假设真实标签的one-hot向量shape为(batch_size, num_classes)
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))

# 使用softmax_cross_entropy_with_logits计算损失
loss = layers.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)

# 创建Session，计算损失
with tf.Session() as sess:
    # 假设模型输出的logits是随机生成的
    model_logits = [[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0],
                    [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.0]]
    
    # 假设真实标签是[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
    true_labels = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
    
    # 计算损失
    feed_dict = {logits: model_logits, labels: true_labels}
    loss_val = sess.run(loss, feed_dict=feed_dict)
    
    print("损失值为：", loss_val)

这两个模型验证函数的使用相对简单，只需要提供模型的输出结果（logits）和真实标签（labels），函数将自动计算出损失值。在构建模型过程中，使用这两个函数可以方便地评估模型的性能。