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张量流成本函数
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<p>我有一个带形状(101000)、10个输入和1000行的输入数据集x,以及一个带(11000)、1个输出和1000行的输出数据集y。<br/></p> <p>我定义的成本函数是</p> <pre><code>cost = tf.square(Y - prediction, name="cost") </code></pre> <p>预测是单个预测的输出值,Y是输出值的占位符。我用下面的代码来计算成本的价值。</p> <pre><code>cost_value = sess.run(cost, feed_dict ={ X: x, Y : y }) </code></pre> <p>然后输出成本函数值是(10001000)矩阵,因为Y的馈入是(11000)向量。<br/><br/> 问题是,我如何能做一个成本函数,计算出一个矩阵的数瞬间的成本,而不必逐行循环所有的输入。</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p><code>tf.reduce_sum(cost)</code>将对矩阵中的所有值求和。</p> <p><a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reduce_sum" rel="nofollow noreferrer">https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reduce_sum</a></p>
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