tf.nn.softmax(
logits,
axis=None,
name=None,
dim=None #dim在后来改掉了
)
通过Softmax回归,将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。
args:
logits
- a tensor
- 必须是一下类型之一:float32,float64
- [batch_size, num_classes],当没有batcha,默认为[num_classes,],也就是默认特征的个数就是类的个数
name
- 操作的名称(可选)
return:
返回向量各个位置的得分(概率)