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。