我正在尝试实现类似完全卷积网络的东西,其中最后一个卷积层使用过滤器大小 1x1 并输出“分数”张量。分数张量的形状为 [Batch, height, width, num_classes]。
我的问题是,tensorflow 中的什么函数可以对每个像素应用 softmax 操作,而与其他像素无关。tf.nn.softmax 操作似乎不是为了这个目的。
如果没有这样的操作可用,我想我必须自己写一个。
谢谢!
更新:如果我必须自己实现,我想我可能需要将输入张量重塑为 [N, num_claees] 其中 N = Batch x width x height,并应用 tf.nn.softmax,然后将其重新整形。是否有意义?