TensorFlowでテンソルの要素を反復する方法は？

Question

私はすべての入力サンプルに対して3つの数字のリストを返すニューラルネットワークをコーディングしました。これらの値は実際の値から減算され、差が得られます。

例えば、

actual = [1,2,3] 
predicted = [0,0,1] 
diff  = [1,2,2] 

は、だから私のテンソルは今、私が何をしたいのか[BATCH_SIZE、3] は私の損失関数を構築するためにテンソル要素を反復することである形状を有しています。例えば
、私のBATCH_SIZEが2であり、最終的には

diff = [[a,b,c],[d,e,f]] 

私は損失が

Loss = mean(sqrt(a^2+b^2+c^2), sqrt(d^2+e^2+f^2)) 

私はTensorFlow全体テンソルのL2損失を計算tf.nn.l2_loss()機能を持っていることを知るようにしたい場合。しかし、私が望むのは、ある軸に沿ったテンソルの要素の12の損失の平均です。
これを行うにはどうすればいいですか？

Answer 1

tf.sqrtと、それに続くtf.reduce_sumとtf.reduce_meanを使用できます。 tf.reduce_sumとtf.reduce_meanの両方に、減らす次元を示す引数がaxisです。より多くのリダクション操作のために

、ここhttps://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops#Reduction