TensorFlow成本函數排序

我很新的張量流，我試圖讓我的網絡排序一系列8個數字。TensorFlow成本函數排序

我想評估它做得好的方法是用y減去x，反轉負數並將它們乘以權重，如果必要的話。我想知道這在tensorflow中是否可能。或者如果在任何情況下都有更好的方法來做到這一點。

的東西是不是tensoflow看起來是這樣的：

w = 20 
    s = 0 
    print prediction, y 
    for i in range(len(prediction.val)): 
     s+= (y[i]/prediction[i] - 1) * w 
    if s < 0: 
     s = s * -1 
    return s

在這種情況下，如果總爲負，將被反轉，不過，我想最好獨自做每一個元素。

我目前被困後：

prediction = neural_network_model(x) 
sub = tf.subtract(prediction,y)

來源

2017-02-10 MickBoe1

到目前爲止您嘗試過什麼？任何代碼示例？ – obayhan

希望這有助於 – MickBoe1

我沒有任何想法，但很容易通過這種方式找到答案:) – obayhan

我發現，工作，看起來像一個解決方案：

prediction = neural_network_model(x) 
sub = tf.subtract(prediction,y) 
sign = tf.sign(sub) 
cost = tf.multiply(sub,sign)

這還不包括重量，但現在它的做工精細

來源

2017-02-10 10:45:07 MickBoe1

TensorFlow成本函數排序

回答

相關問題