TensorFlow.js tf.layers.softmax()函数介绍

tf.layers.softmax()函数是 TensorFlow.js 中的一个层，用于将模型输出的原始分数（raw score）转换为概率分布的形式。该函数采用指数运算来缩放原始分数，然后将每个分数除以所有分数之和得到概率分布。该函数通常用于分类任务中，例如图像分类和情感分析。

语法

tf.layers.softmax(
  config?: tf.layers.SoftmaxLayerConfig
)

参数

• config：可选的 SoftmaxLayerConfig 类型的对象，包含以下属性：
  • axis：整数值，指示在哪个轴上应用 softmax 函数，通常是特征轴（axis=-1）。默认值为 -1。

返回值

一个 tf.layers.Layer 类型的对象，用于模型的层次结构构建。

例子

以下是一个使用 tf.layers.softmax() 函数的简单示例：

// 定义模型结构
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, inputShape: [784] }));
model.add(tf.layers.softmax());

// 编译模型
model.compile({
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  optimizer: 'sgd',
  metrics: ['accuracy']
});

在上述示例中，先通过 tf.sequential() 创建一个序贯模型，添加一个 tf.layers.dense() 层作为输入层，再添加一个 tf.layers.softmax() 层作为输出层，最后通过 model.compile() 编译模型。

注意事项

• tf.layers.softmax() 函数只能用于分类任务的输出层，不能用于其他类型的输出层，例如回归任务的输出层。

总结

tf.layers.softmax() 函数是 TensorFlow.js 中一个常用的层，用于将模型输出的原始分数转换为概率分布的形式。该函数的使用包括构建模型结构、编译模型等步骤，开发者需要根据具体的任务需求进行合理的配置。