在训练神经网络时，给定一组训练样本，我们希望根据不同样本的“价值”（例如有效性或置信度）来调整其在训练中的权重。我们为每个样本分配一个介于0.0到1.0之间的权重。如何在Tensorflow中实现这一点，特别是在使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()时？

回答：

在最常见的情况下，当你调用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits时，logits的形状为[batch_size, num_classes]，labels的形状为[batch_size]，该函数返回一个形状为batch_size的张量。你可以在将这些张量归约为单一损失值之前，将其与一个权重张量相乘：

weights = tf.placeholder(name="loss_weights", shape=[None], dtype=tf.float32)loss_per_example = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels)loss = tf.reduce_mean(weights * loss_per_example)