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以下结果是线性回归 [y = Wx + b] 的 numpy ndarray 分数。
scores = tf.nn.xw_plus_b(self.h_drop, W, b, name='scores')
~ ~ .....
all_scores = np.zeros(shape=(0,len(label_dict)))
~~...
all_scores = np.concatenate((all_scores, batch_scores) , axis=0)
如何将上述 numpy ndarray 值更改为 ndarray 概率值?
期望的结果:
col0 col1 col2 col3 col4 col5
Row1 0.02 | 0.123 | 0.678 | 0.067 | 0.0987 | 0.1089 : Sum(col0~5) = 1
~
最佳答案
最简单的方法是应用到softmax函数:
f(x) = e^x_i/sum_j e^x_j
这会将任何范围内的值转换为总和为 1 的向量,可以将其解释为概率。执行此操作的 TF 函数是 tf.nn.softmax。
关于python - 如何将 numpy ndarray 值转换为概率值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42853479/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!