Question

我对张量流很新，我试图让我的网络排序一系列8个数字。

我想评估其完成程度的方法是将x减去y，反转负数并将其乘以权重（如果有必要）。我想知道这是否有可能在tensorflow。或者，如果在任何情况下有更好的方法来做到这一点。

不是tenoflow的东西看起来像是：

    w = 20
    s = 0
    print prediction, y
    for i in range(len(prediction.val)):
        s+= (y[i] / prediction[i] - 1) * w
    if s < 0:
        s = s * -1
    return s

在这种情况下，如果总数为负数，则会反转，但我最好单独执行每个元素。

我目前被困住了：

prediction = neural_network_model(x)
sub = tf.subtract(prediction,y)

Answer 1

我找到了一个有效的解决方案：

prediction = neural_network_model(x)
sub = tf.subtract(prediction,y)
sign = tf.sign(sub)
cost = tf.multiply(sub,sign)

这还没有包括重量，但现在它的工作正常

TensorFlow成本函数排序

1 个答案: