我试图了解如何使用TensorFlow在Python中使用神经网络求解非线性偏微分方程。
事实证明，在TensorFlow中获取导数非常容易。例如，仅使用tf.gradients（）即可获得函数的梯度。这对于构造自定义损失函数很有用。但是，我想构造一个不仅具有函数梯度，而且具有3d积分的损失函数：
\ iiint | tf_model（x，y，z）| ^ 2 / sqrt {x ^ 2 + y ^ 2 + z ^ 2} dxdydz，
我尝试研究tf.contrib.integrate.odeint_fixed（），但无法弄清楚如何在三维系统中使用此功能。
因此，我的问题如下：是否有一种方法可以评估包含上述积分之类的损失函数？