#定义损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=res, labels=Y)) # 定义正确率评价指标 ac = tf.cast(tf.equal(tf.argmax(res, 1), tf.argmax(Y, 1)), tf.float32) acc = tf.reduce_mean(ac) # 创建优化器 optim = tf.train.AdamOptimizer(0.0001).minimize(loss) j接下来的代码也报错，--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[65], line 2 1 #定义损失函数 ----> 2 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=res, labels=Y)) 4 # 定义正确率评价指标 5 ac = tf.cast(tf.equal(tf.argmax(res, 1), tf.argmax(Y, 1)), tf.float32) AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.nn' has no attribute 'softmax_cross_entropy_with_logits_v2'

时间: 2025-06-05 13:34:30 浏览: 31
### TensorFlow 中 `softmax_cross_entropy_with_logits_v2` 属性错误解决方案 在 TensorFlow 2.x 中，`softmax_cross_entropy_with_logits_v2` 已被移除或替换为 `softmax_cross_entropy_with_logits`。用户在尝试使用此函数时可能会遇到 `AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.nn' has no attribute 'softmax_cross_entropy_with_logits_v2'` 的错误。以下是解决该问题的详细方法。 #### 错误原因 TensorFlow 在版本更新中对 API 进行了调整，`softmax_cross_entropy_with_logits_v2` 被废弃，取而代之的是 `softmax_cross_entropy_with_logits`。此外，为了防止计算中的数值不稳定，建议将 `labels` 和 `logits` 作为参数传递，并设置 `from_logits=True`[^1]。 #### 解决方案 以下是修正后的代码示例： ```python import tensorflow as tf # 定义输入张量 logits = tf.constant([[2.0, 1.0, 0.1], [0.5, 1.5, 2.5]], dtype=tf.float32) labels = tf.constant([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]], dtype=tf.float32) # 使用 softmax_cross_entropy_with_logits 替代 softmax_cross_entropy_with_logits_v2 loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits, name=None) # 计算平均损失 mean_loss = tf.reduce_mean(loss) print("Loss:", loss.numpy()) print("Mean Loss:", mean_loss.numpy()) ``` #### 注意事项 - 在调用 `softmax_cross_entropy_with_logits` 时，必须确保 `labels` 是 one-hot 编码形式，而不是整数索引形式。如果标签是整数索引形式，则应使用 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`[^2]。 - 确保 `logits` 是未经过 softmax 激活的原始输出，因为 `softmax_cross_entropy_with_logits` 内部会自动应用 softmax 函数。 #### 示例代码：使用 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 如果标签是整数索引形式，可以使用以下代码： ```python import tensorflow as tf # 定义输入张量 logits = tf.constant([[2.0, 1.0, 0.1], [0.5, 1.5, 2.5]], dtype=tf.float32) labels = tf.constant([0, 2], dtype=tf.int32) # 整数索引形式 # 使用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits) # 计算平均损失 mean_loss = tf.reduce_mean(loss) print("Loss:", loss.numpy()) print("Mean Loss:", mean_loss.numpy()) ``` #### 其他替代方法 在 TensorFlow 2.x 中，推荐使用 Keras API 提供的损失函数，例如 `tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy` 或 `tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy`。这些函数更加易用且与 Keras 模型集成良好[^3]。 以下是使用 Keras API 的示例代码： ```python import tensorflow as tf # 定义输入张量 logits = tf.constant([[2.0, 1.0, 0.1], [0.5, 1.5, 2.5]], dtype=tf.float32) labels = tf.constant([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]], dtype=tf.float32) # 创建 CategoricalCrossentropy 损失函数 cce = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True) # 计算损失 loss = cce(labels, logits) print("Loss:", loss.numpy()) ``` #### 总结 - 在 TensorFlow 2.x 中，`softmax_cross_entropy_with_logits_v2` 已被废弃，应使用 `softmax_cross_entropy_with_logits` 或 `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` 替代。 - 如果使用 Keras API，推荐使用 `tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy` 或 `tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy`。
阅读全文

相关推荐

pdf

TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

cross_entropy2 = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)) # 运行会话 with tf.Session() as sess: softmax_result = sess.run(softmax_outputs) ce_result = ...
pdf

tensorflow中四种不同交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() -

loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y_one_hot, logits=logits) 3. **Sparse Softmax交叉熵**： tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels, logits, name=None) 是...
pdf

sigmoid_cross_entropy_with_logits,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_…

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid，然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义：11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1​ 交叉商的计算方式：−(labels...

损失函数用这个loss_function=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x_train,labels=y_train))

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数会对logits进行softmax计算，然后计算交叉熵损失，最后使用tf.reduce_mean()函数对所有样本的损失求平均值。这个损失函数的作用是衡量模型输出与真实标签之间的差距，...

import tensorflow as tf # 定义参数 input_size = 10 lstm_size = 64 batch_size = 32 num_steps = 100 # 定义输入和输出 inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state) # 定义输出层 output = tf.reshape(outputs, [-1, lstm_size]) softmax_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size, input_size], stddev=0.1)) softmax_b = tf.Variable(tf.zeros(input_size)) logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b predictions = tf.nn.softmax(logits) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.reshape(targets, [-1]), logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, batch_size, num_steps) feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets} _, training_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed) print("Epoch: %d, Loss: %.3f" % (i, training_loss))逐行解释代码含义

9. 定义损失函数：交叉熵 10. 定义优化器：Adam 11. 使用 TensorFlow 的会话运行模型 12. 初始化所有变量 13. 循环训练模型，每次取一个批次的数据，计算损失和执行优化操作 14. 打印每个 epoch 的损失值

import tensorflow as tfdef cross_entropy_loss(y_true, y_pred): # 计算交叉熵损失 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred) return tf.reduce_mean(cross_entropy)def boundary_loss(y_true, y_pred): # 计算边界损失 boundary_filter = tf.constant([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=tf.float32) y_true_boundary = tf.nn.conv2d(y_true, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') y_pred_boundary = tf.nn.conv2d(y_pred, boundary_filter, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') boundary_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true_boundary - y_pred_boundary)) return boundary_lossdef total_loss(y_true, y_pred): # 总损失函数 = 交叉熵损失 + 边界损失 return cross_entropy_loss(y_true, y_pred) + 0.5 * boundary_loss(y_true, y_pred)# 构建模型model = ...# 编译模型model.compile(optimizer='adam', loss=total_loss, metrics=['accuracy'])

cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true) return cross_entropy def boundary_loss(y_true, y_pred): # 计算边界损失 boundary_filter = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], ...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 损失函数和优化器：使用 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数，AdamOptimizer 作为优化器，学习率为 0.001。 - 评估指标：使用 equal 函数来计算预测结果和真实标签是否一致，将结果转换为浮点数...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在...

with tf.name_scope('loss'): cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y)) with tf.name_scope('train'): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)所选择的特征进行计算

在这里，使用的是 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数，该函数用于计算模型的预测值和真实值之间的差异。在优化器方面，使用的是 Adam 优化器，它可以根据梯度的不同进行自适应的调整学习率，以...

将下面代码改为用checkpoint保存saver=tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model" if train: print("训练模式") # 训练初始化参数 # 定义输入和Label以填充容器 训练时dropout为0.25 train_feed_dict = { xs: x_train, ys: y_train, drop: 0.25 } # 训练学习1000次 for step in range(1000): with tf.GradientTape() as tape: logits_val = logits(train_feed_dict) loss_val = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.one_hot(y_train, num_classes), logits=logits_val)) grads = tape.gradient(loss_val, logits.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables)) if step % 50 == 0: #每隔50次输出一次结果 print("step = {}\t mean loss = {}".format(step, loss_val)) # 保存模型 saver.save(logits, model_path) print("训练结束，保存模型到{}".format(model_path)) else: print("测试模式") # 测试载入参数 logits=tf.keras.models.load_model(model_path) print("从{}载入模型".format(model_path))

# 首先需要在计算图中定义一个变量来保存模型的全局步数 global_step = tf.Variable(0, dtype=tf.int32, trainable=False, name='global_step') # 在训练过程中需要增加global_step train_op = optimizer.apply_...

对下面代码进行改错 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) num_classes = 10 input_size = 784 hidden_units_size = 30 batch_size = 100 training_iterations = 10000 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size]) Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) W1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_size, hidden_units_size],stddev = 0.1)) B1 = tf.Variable(tf.constant([hidden_units_size])) W2 = tf.Variable(tf.random_normal ([hidden_units_size,num_classes],stddev = 0.1)) B2 = tf.Variable(tf.constant(0.1), [num_classes]) hidden_opt = tf.matmul(X, W1) + B1 hidden_opt = tf.nn.relu(hidden_opt) final_opt = tf.matmul(hidden_opt, W2) + B2 final_opt = tf.nn.relu(final_opt) loss1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=Y, logits=final_opt) loss = tf.reduce_mean(loss1) opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(loss) init = tf.global_variables_initializer() correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(Y,1), tf.argmax(final_opt,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, 'float')) sess = tf.Session() sess.run(init) for i in range(training_iterations): batch = mnist.train.next_batch(batch_size) batch_input = batch[0] batch_labels = batch[1] train_loss = sess.run([opt, loss], feed_dict={X: batch_input, Y: batch_labels}) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval (session = sess, feed_dict={X: batch_input, Y: batch_labels}) print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss) init = tf.global_variables_initializer() sess ...

model = myModel() optimizer = optimizers.Adam() @tf.function def compute_loss(logits, labels): return tf.reduce_mean( tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( logits=logits, labels=labels)) @tf.function def compute_accuracy(logits, labels): predictions = tf.argmax(logits, axis=1) return tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predictions, labels), tf.float32))，这段代码的含义是什么

其中，compute_loss 函数计算模型的交叉熵损失，使用了 Tensorflow 中的 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数，该函数将 logits 和 labels 作为输入，计算 softmax 交叉熵损失。compute_accuracy 函数...

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

计算损失，使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算多分类交叉熵损失，其中 target 是目标标签，logits 是模型的输出。 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework....

def weighted_sparse_loss(y_true, y_pred, gamma=2): ce_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False) probs = tf.nn.softmax(y_pred) true_probs = tf.gather(probs, y_true, batch_dims=1) weights = tf.pow(1.0 - true_probs, gamma) return tf.reduce_mean(weights * ce_loss)详细解释改进放啊

ce = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy( y_true, y_pred, from_logits=self.from_logits) # 获取每个样本的类别权重 weights = tf.gather(self.class_weights, y_true) # 计算焦点调节因子...

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))可以改成其他编程形式？请列举

在某些框架（如TensorFlow）中，可能已经提供了相应的交叉熵函数，可以直接使用，例如tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits。 2. 使用自定义的交叉熵函数。可以根据具体需要，编写自己的交叉熵函数，来计算模型...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F __all__ = ["LMD_Loss"] def lmd_criterion( logits_student, logits_teacher, target, T, major_labels, ): bs = logits_student.size(0) gt_mask = _get_gt_mask(logits_student, target) label_mask = torch.zeros_like(logits_student).scatter_(1, major_labels.repeat(bs, 1), 1).bool() pred_t = F.softmax(logits_teacher / T - 1000 * label_mask - 1000 * gt_mask, dim=1) pred_s = F.log_softmax(logits_student / T - 1000 * gt_mask, dim=1) return nn.KLDivLoss(reduction="batchmean")(pred_s, pred_t) * (T ** 2) def _get_gt_mask(logits, target): target = target.reshape(-1) mask = torch.zeros_like(logits).scatter_(1, target.unsqueeze(1), 1).bool() return mask class LMD_Loss(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10, tau=1, beta=1): super(LMD_Loss, self).__init__() self.CE = nn.CrossEntropyLoss() self.MSE = nn.MSELoss() self.KLDiv = nn.KLDivLoss(reduction="batchmean") self.num_classes = num_classes self.tau = tau self.beta = beta def forward(self, logits, targets, dg_logits, major_labels): ce_loss = self.CE(logits, targets) lmd_loss = lmd_criterion(logits, dg_logits, targets, self.tau, major_labels) loss = ce_loss + self.beta * lmd_loss return loss逐句解释这个代码块的内容

self.CE = nn.CrossEntropyLoss() self.MSE = nn.MSELoss() self.KLDiv = nn.KLDivLoss(reduction="batchmean") self.num_classes = num_classes self.tau = tau self.beta = beta - 继承nn.Module实现...

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=_logits, labels=np.array(self.ep_as))

### 关于 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的用法和问题解决 TensorFlow 中的函数 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是一个常用的损失函数，主要用于分类任务中的稀疏标签情况...

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

12. tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)：计算损失函数，使用softmax交叉熵作为损失函数。 13. tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam'...

class BatchContrastiveLoss(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.1, neg_ratio=5): super().__init__() self.temperature = temperature self.neg_ratio = neg_ratio # 正负样本比例 1:5 def forward(self, embeddings, pos_pairs, neg_pairs): """ 改进的批量对比损失实现 参数： pos_pairs: [(anchor_idx, pos_idx)] 长度N neg_pairs: [(anchor_idx, [neg_idx1, neg_idx2,...])] 长度N，每个元素包含K个负样本 """ # 构造批量数据 anchors = [a for a, _ in pos_pairs] positives = [p for _, p in pos_pairs] negatives = [negs for _, negs in neg_pairs] # 转换为张量 anchors = torch.tensor(anchors, device=embeddings.device) # [N] positives = torch.tensor(positives, device=embeddings.device) # [N] negatives = torch.stack([torch.tensor(negs, device=embeddings.device) for negs in negatives]) # [N, K] # 获取嵌入向量 anchor_emb = embeddings[anchors] # [N, D] positive_emb = embeddings[positives] # [N, D] negative_emb = embeddings[negatives] # [N, K, D] # 计算正样本相似度 pos_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, positive_emb, dim=-1) # [N] # 计算负样本相似度 anchor_expanded = anchor_emb.unsqueeze(1) # [N, 1, D] neg_sim = F.cosine_similarity(anchor_expanded, negative_emb, dim=-1) # [N, K] # 组合logits logits = torch.cat([ pos_sim.unsqueeze(1), # [N, 1] neg_sim # [N, K] ], dim=1) / self.temperature # [N, 1+K] # 目标标签（正样本位置为0） labels = torch.zeros(logits.size(0), dtype=torch.long, device=logits.device) return F.cross_entropy(logits, labels) 记住这段损失函数

目标标签都是0，因为正样本在logits的第一个位置，而CrossEntropyLoss的目标是让正样本的logit最大。 需要注意CrossEntropyLoss在这里的应用是否正确。因为logits的每一行对应一个样本的不同类别，这里正样本作为第...

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2是TensorFlow中的一个函数，用于计算softmax交叉熵损失。它的输入是logits和labels，输出是每个样本的损失。该函数是softmax_cross_entropy_with_logits的更新版本，支持...

大家在看

recommend-type

softplot_eval9注册版

softplot9，第三方开发，支持NI和安捷伦公司的GPIB卡，支持LAN和RS232接口。仪表上可以支持大多数一线厂商，仪表种类包括网络仪，频谱仪，调制域分析仪以及示波器。 下载地址是：http://www.aphena.com/download/softplot_eval9.exe
recommend-type

ffmpeg官方4.2源码编译出来的动态库

ffmpeg官方4.2源码编译出来的动态库, 可以用于Android jni的音视频编解码开发。
recommend-type

VNC4.2.9汉化注册版

VNC4.2.9汉化注册版
recommend-type

delphi 11 SSL 库 ssleay32.dll 和 libeay32.dll

delphi 11 SSL 库 ssleay32.dll 和 libeay32.dll，为了使用idhttp访问https专用库，属性记得选成sslvSSLv23
recommend-type

S120西门子调试手册

西门子S120系列产品调试手册，抓紧收藏，让你秒懂S120

最新推荐

recommend-type

netty-all-4.1.23.Final.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
recommend-type

OKT507_修改默认界面显示_Linux_应用笔记_V1.0_20220627.pdf

OKT507_修改默认界面显示_Linux_应用笔记_V1.0_20220627
recommend-type

Linux_G2D_开发指南.pdf

Linux_G2D_开发指南
recommend-type

实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
recommend-type

【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
recommend-type

Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
recommend-type

Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
recommend-type

【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
recommend-type

缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
recommend-type

企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。