Tensorflow重塑张量

让我们忘掉softmax并

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

• 使用S型曲线时，每个像素只需一个预测
  • 如果pred [pixel]> 0.5，则您预测1
  • 如果pred [pixel] <0.5，则您预测为0

• 预测和目标的形状应为

  [batch_size, 40000]

  pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob) # shape [batch_size, 40000]
  flattened_y = tf.reshape(y, [-1, 40000]) # shape [batch_size, 40000]
  

  loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(pred, flattened_y)