在tensorflow MNIST softmax教程中，未使用softmax函数

Question

im遵循MNIST Softmax教程https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/

在文档后面，模型应该是

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

但在示例源代码中，如您所见

# Create the model
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b

未使用softmax。我认为它需要改变

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

我假设，在测试函数中，它使用argmax，因此不需要将其归一化为0~1.0值。但它可能会给开发人员带来一些困惑。

关于这个的想法？