本文介绍了如何在张量流的二进制分类中将logit转换为概率?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
logits= tf.matmul(inputs, weight) + bias
matmul操作后，logit是从MLP层派生的两个值.我的目标是二进制分类，如何将两个值logit转换为概率，包括正概率和负概率，它们的总和为1?
After matmul operation, the logits are two values derive from the MLP layer. My target is binary classification, how to convert the two values, logits, into probabilities, which include positive prob and negative prob and the sum of them is 1 ?
推荐答案
predictions = tf.nn.softmax(logits)
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