最小化张量流中的两个变量函数

Question

我是tensorflow的新手，我正在寻找最小化等式的教程 我试图实现一个最小化函数的例子：

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(random.randn, name='x')
y= tf.Variable(random.randn, name='y')

fx = 2*x -3*y

opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(fx)

with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   for i in range(5):
     print(sess.run([x,y]))
     sess.run(opt)

效果非常好。

但是我怎么能以这种类型的方程式为例：

e ^ x + xy = 20

Answer 1

一种方法是尽量减少l2损失，即：

fx = tf.nn.l2_loss(tf.exp(x)+tf.multiply(x,y)-20)

当然还有其他可能性，但这只是一个例子。