有关如何在tensorflow中使用tf.nn.l2_loss的任何示例？

Question

我是tensorflow的初学者，目前我正在开发一个学习任务的脚本，我需要将输入图像映射到另一个图像，这是我的损失函数：

loss = tf.reduce_mean(pred - y_)

其中pred是我对所有图层中图像的预测，而y_是基本事实。它们的大小都是[batch_size * width * height * channel]（[64 x 128 x 128 x 3]）。在这里，我只是简单地在这两个张量之间进行减法，找到它们的意思。你可以看到这是l1损失，但如果我想将损失函数改为l2损失，我该怎么办？我知道我应该使用函数tf.nn.l2_loss，但主页中的教程似乎是向我发展的，没有任何示例。

另外，tensorflow中是否有任何方法可以将数据返回到“张量”中？

Answer 1

在这种情况下，在执行reduce_mean之前平衡差异应该会给你一个平方损失，所以loss = tf.reduce_mean((pred-y_)*(pred-y_))应该这样做。

要检查张量，您可以调用tensor.eval()，但这必须在有足够信息来计算张量值的上下文中发生（因此应该输入所有占位符等）。