交叉熵作为一种loss函数在深度学习中可以作为梯度下降优化的对象，其计算公式为：
其中y是网络预测的概率分布，y‘则是真实测试数据的概率分布。
则对于二维tensor交叉熵的计算方式为：
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(tf.log(y)*y',axis=1))
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