TensorFlow Softmax

TensorFlow Softmax

The softmax 函数可以把它的输入，通常被称为 logits 或者 logit
scores，处理成 0 到 1 之间，并且能够把输出归一化到和为 1。这意味着 softmax 函数与分类的概率分布等价。它是一个网络预测多酚类问题的最佳输出激活函数。



softmax 函数的实际应用示例

TensorFlow Softmax

当我们用 TensorFlow 来构建一个神经网络时，相应地，它有一个计算 softmax 的函数。

x = tf.nn.softmax([2.0, 1.0, 0.2])

就是这么简单， 

tf.nn.softmax()

 直接为你实现了
softmax 函数，它输入 logits，返回 softmax 激活函数。