當損失是一個向量時tf.trian.optimizer的行爲是什麼

Question

假設log_prob是一個向量而不是標量。以下代碼會做什麼？ 謝謝！

```

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001) 
minimize = optimizer.minimize(log_prob) 
session.run(minimize, feed_dict={action : act, feat : s_batch}) 

```

Answer 1

tf.gradients，因此Optimizerminimize電話，總和損失張量得到一個標量，而不是計算雅可比。在TensorFlow中查看關於Jacobians的討論背景：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/675