l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值，但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数： tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 参数： t：一个张量(tensor)，类型可以为：half, bfloat16 ...

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数，tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了。 两者都能用来L2正则化处理，但运算有一点 ...

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_looku ...

原型： ...

tf.nn.in_top_k组要是用于计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你预测的结果，大小就是预测样本的数量乘以输出的维度，类型是tf ...

【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 from：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53382790 ...

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn ...

1.求loss： tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)） 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize ...