“tensorflow”的解释；“数据流图”；

Google给出了以下数据流图作为示例，没有对场景本身进行任何解释（）。

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我无法理解这样一个图形的用例。为什么我们需要在ReLu层之上有一个Logit层？Softmax有什么用途（看不到输出和其他节点之间的任何链接）？四个参数（两个权重和两个偏差）的含义是什么？我希望看到一个与这个数据图相匹配的真实案例

此图是一个密集层，后面是softmaxlayer。它基本上是一个神经网络，有一个隐藏层用于分类

我认为这个图表背后的想法是创建一个例子，它涵盖了TensorFlow中使用的大量词汇。对于大多数用户来说，任何其他内容都太具体了。@Smokrow是的。同意。但是我想知道我们是否有一些与这个数据流图相匹配的真实案例。我想谷歌会选择一些经典的场景来解释TensorFlow，对吧？哦。我的错。这基本上只是一个密集（relu层）层，后面是一个输出层（logits）。代价函数是交叉熵。这是一个用于分类的1层神经网络。@Smokrow:谢谢你的解释。我刚刚进入这个领域。能否将您的意见扩大到一个答复，我将非常高兴地接受您的答复。