如果训练中不包含softmax，那么在TensorFlow中如何获取softmax的参数？
How the parameters of softmax are obtained in TensorFlow if the softmax is not included in training?
Here is a tensorflow graph，我们可以看到交叉熵的输入之一是logit层的输出，而不是图中softmax的输出。
我搜索了一下，在 this webpage 上找到了 "WARNING: This op expects unscaled logits, since it performs a softmax on logits internally for efficiency. Do not call this op with the output of softmax, as it will produce incorrect results."。
我的问题是如果这个softmax没有训练的话，softmax的参数是怎么得到的？
Softmax 和 RELU、Tanh 或 Sigmoid 一样是无参数激活函数：不需要训练。它仅计算每个 logit 的指数，然后通过指数之和对输出向量进行归一化。
Here is a tensorflow graph，我们可以看到交叉熵的输入之一是logit层的输出，而不是图中softmax的输出。
我搜索了一下，在 this webpage 上找到了 "WARNING: This op expects unscaled logits, since it performs a softmax on logits internally for efficiency. Do not call this op with the output of softmax, as it will produce incorrect results."。
我的问题是如果这个softmax没有训练的话，softmax的参数是怎么得到的？
Softmax 和 RELU、Tanh 或 Sigmoid 一样是无参数激活函数：不需要训练。它仅计算每个 logit 的指数，然后通过指数之和对输出向量进行归一化。