1、l2_loss函数

tf.nn.l2_loss(t, name=None)

解释：这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值，但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半，具体如下：

output = sum(t ** 2) / 2

2、tensorflow实现

import tensorflow as tf

a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32)
b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
    print('a:')
    print(sess.run(tf.nn.l2_loss(a)))
    print('b:')
    print(sess.run(tf.nn.l2_loss(b)))
    sess.close()
输出结果：
a:
7.0
b:
14.0

输入参数：

  • t: 一个Tensor。数据类型必须是一下之一：float32，float64，int64，int32，uint8，int16，int8，complex64，qint8，quint8，qint32。虽然一般情况下，数据维度是二维的。但是，数据维度可以取任意维度。
  • name: 为这个操作取个名字。

输出参数：

一个 Tensor ，数据类型和 t 相同，是一个标量。