tensorflowでtf.nn.l2_lossを使用する方法の例はありますか？

Question

私はtensorflowの初心者です、現在私は、私は別の画像に入力画像をマッピングするために必要のある学習タスクのスクリプトを開発しています、ここに私の損失関数は次のとおりです。

PREDは私です

loss = tf.reduce_mean(pred - y_) 

y_は地面の真理ですが、すべてのレイヤーからの画像の予測です。両方のサイズは[batch_size * width * height * channel]（[64 x 128 x 128 x 3]）です。ここでは、これらの2つのテンソルの間の減算を単純に行い、それらの平均を見つけます。あなたはこれがl1の損失であることを見ることができますが、損失関数をl2の損失に変更したい場合はどうすればよいですか？私は関数tf.nn.l2_lossを使うべきであることを知っていますが、ホームページのチュートリアルは私にとっては先進的であるようですが、例はありません。

また、「テンソル」内のデータを返すことができるテンソルフローのメソッドはありますか？

Answer 1

この場合、reduce_meanを実行する前に差を二乗すると、二乗損失が生じますので、loss = tf.reduce_mean((pred-y_)*(pred-y_))を実行する必要があります。

テンソルを調べるにはtensor.eval()と呼ぶことができますが、これはテンソルの値を計算するのに十分な情報があるコンテキストで起こる必要があります（すべてのプレースホルダーにフィードを与えるなど）。