なぜテンソルフローから損失関数のMNISTラベルに `int64`が必要ですか？

Question

コードはTensorflow tutorialから抜粋しています。この機能は、0-9の手書き画像のデータセットであるMNISTデータセットで操作を実行します。なぜint64にラベルをキャストすると、私はint32と思った。

def loss(logits,labels): 
    labels = tf.to_int64(labels) 
    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
     logits,labels,name='xentropy') 
    loss = tf.reduce_mean(cross_entropy,name='xentropy_mean') 
    return loss 

Answer 1

これdocumentationは、それがint32またはint64のいずれかになりますと言います。だから、それらの1つを選択するのはあなた次第です。ここでは、彼らはint64を選択することを好みました。

labels：形状[d_0, d_1, ..., d_{r-2}]とDTYPE int32又はint64のテンソル文書を引用

。 labelsの各エントリは、[0, num_classes)のインデックスでなければなりません。このオペレーションがCPU上で実行されるとき、他の値は例外を発生させ、GPU上の対応する対応する損失およびグラジェント行に対してNaNを返します。