第一部分来自官方minist数据集的例子
简单的函数操作能抽象化我们的代码和思维
一 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？
首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)
除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：
第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes
第二个参数labels：实际的标签，大小同上
具体的执行流程大概分为两步：
第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax，这一步通常是求取输出属于某一类的概率，对于单样本而言，输出就是一个num_classes
softmax的公式是：
至于为什么是用的这个公式？这里不介绍了，涉及到比较多的理论证明
第二步是softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]和样本的实际标签做一个交叉熵，公式如下：
其中
softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]
显而易见，预测
注意！！！这个函数的返回值并不是一个数，而是一个向量，如果要求交叉熵，我们要再做一步tf.reduce_sum操作,就是对向量里面所有元素求和，最后才得到
tf.reduce_mean操作，对向量求均值！
import tensorflow as tf
#our NN's output
logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])
#step1:do softmax
y=tf.nn.softmax(logits)
#true label
y_=tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])
#step2:do cross_entropy
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
#do cross_entropy just one step
cross_entropy2=tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, y_))#dont forget tf.reduce_sum()!!
with tf.Session() as sess:
softmax=sess.run(y)
c_e = sess.run(cross_entropy)
c_e2 = sess.run(cross_entropy2)
print("step1:softmax result=")
print(softmax)
print("step2:cross_entropy result=")
print(c_e)
print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")
print(c_e2)输出结果是：
step1:softmax result=
[[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]
[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]
[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]]
step2:cross_entropy result=
1.22282
Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=
1.2228最后大家可以试试e^1/(e^1+e^2+e^3)是不是0.09003057，发现确实一样！！这也证明了我们的输出是符合公式逻辑的