我想了解tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits是如何工作的。
说明说：
A common use case is to have logits of shape [batch_size, num_classes]
and labels of shape [batch_size]. But higher dimensions are supported.
所以它表明我们可以以原始形式喂养标签，例如[1,2,3]。
现在，由于所有计算都是按批次完成的，我相信以下内容是可行的：
在所有情况下，我们假设批次的大小等于2。
案例1（一批）：logit：
0.4 0.2 0.4
0.3 0.3 0.4
相应标签：
2
3
我猜测标签可能被编码为
[1 0 0]
[0 1 0]
案例2（另一批）：logit：
0.4 0.2 0.4
0.3 0.3 0.4
相应标签：
1
2
我猜测标签可能被编码为（我没有看到什么阻止我们编码，除非张量流跟踪它之前编码的方式）
[1 0 0]
[0 1 0]
所以我们有两种不同的编码。假设tensorflow在批处理之间保持编码一致是否安全？
没有真正的编码发生。标签只是1在相应的单热矢量中的位置：
0 -> [1, 0, 0]
1 -> [0, 1, 0]
2 -> [0, 0, 1]
这种“编码”将在每批中使用。