儘量減少在tensorflow

Question

兩個變量函數我是新來tensorflow，我期待的教程最小化方程 我試圖實現最小化的函數的例子：

import tensorflow as tf 

x = tf.Variable(random.randn, name='x') 
y= tf.Variable(random.randn, name='y') 

fx = 2*x -3*y 

opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(fx) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    for i in range(5): 
    print(sess.run([x,y])) 
    sess.run(opt) 

作品非常好。

但如何我能做到這一點對於這種類型的方程的作爲一個例子：

E 1 X + XY = 20

Answer 1

的一種方法是，以最小化L2損失，即：

fx = tf.nn.l2_loss(tf.exp(x)+tf.multiply(x,y)-20) 

當然還有其他的可能性，但這是一個例子。