[英]Pytorch CrossEntropyLoss Tensorflow Equivalent
我目前正在將 pytorch 代碼翻譯成 tensorflow。 有一點是我在 tensorflow 自定義循環中匯總了 3 個損失，我收到一個錯誤，我將二維數組與一維數組傳遞到 tensorflow 的 CategoricalCrossEntropy 中，這是非常合法的，我理解為什么會發生這種情況......但是在 pytorch 代碼中，我傳遞了相同的形狀，它與 CrossEntropyLoss 完美配合。 有人知道我必須做什么才能將其轉移到 TF 中嗎？ 傳入的形狀是 (17000,100) vs (17000)
嘗試使用損失loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
keras 中是否有等效的函數 pytorch 的損失函數 nn.crossEntropyLoss()？
[英]Is there an equivalent function pytorch's loss fuction nn.crossEntropyLoss() in keras?
TensorFlow中的函數與PyTorch中的expand（）相同？
[英]What is the function in TensorFlow that is equivalent to expand() in PyTorch?
TensorFlow 等效於 PyTorch 的 transforms.Normalize()
[英]TensorFlow equivalent of PyTorch's transforms.Normalize()
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