l2_loss()這個函數的作用是利用L2范數來計算張量的誤差值，但是沒有開發並且只取L2范數的值的一半 函數： tf.nn.l2_loss( t, name=None ) 參數： t：一個張量(tensor)，類型可以為：half, bfloat16 ...

tf.nn.l2_loss()與tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正則化函數，tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函數在tf 2.x版本中被棄用了。 兩者都能用來L2正則化處理，但運算有一點 ...

tf.nn.embedding_lookup函數的用法主要是選取一個張量里面索引對應的元素。tf.nn.embedding_looku ...

原型： ...

tf.nn.in_top_k組要是用於計算預測的結果和實際結果的是否相等，返回一個bool類型的張量，tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):prediction就是表示你預測的結果，大小就是預測樣本的數量乘以輸出的維度，類型是tf ...

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

在計算loss的時候，最常見的一句話就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明確一點，loss是代價值，也就是我們要最小化的值 tf.nn ...

1.求loss： tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)） 第一個參數logits：就是神經網絡最后一層的輸出，如果有batch的話，它的大小就是[batchsize ...