codecamp

TensorFlow函数教程:tf.nn.l2_loss

tf.nn.l2_loss函数

tf.nn.l2_loss(
    t,
    name=None
)

请参阅指南:神经网络>损失

L2损失.

计算不含 sqrt 的张量的 L2 范数的一半:

output = sum(t ** 2) / 2

简单的可以理解成张量中的每一个元素进行平方,然后求和,最后乘一个1/2.

参数:

  • t:一个Tensor,必须是下列类型之一:half,bfloat16,float32,float64.通常是2-D的,但是也可以具有任何维度.
  • name:操作的名称(可选).

返回:

一个Tensor,与t具有相同的类型.

TensorFlow函数教程:tf.nn.in_top_k
TensorFlow函数教程:tf.nn.l2_normalize
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }