我刚接触tensorflow,正在跟随一些在线练习来熟悉它。我想完成以下任务:
创建两个形状为300的张量x和y,这些张量来自于任何正态分布。使用tf.cond()返回:
- 如果(x-y)中所有元素的平均值为负数,则返回(x-y)的平均平方误差。 - 否则,返回(x-y)张量中所有元素的绝对值之和。
我的实现:
创建两个形状为300的张量x和y,这些张量来自于任何正态分布。使用tf.cond()返回:
- 如果(x-y)中所有元素的平均值为负数,则返回(x-y)的平均平方误差。 - 否则,返回(x-y)张量中所有元素的绝对值之和。
我的实现:
x = tf.random_normal([300])
y = tf.random_normal([300])
mse = lambda: tf.losses.mean_squared_error(y, x)
absval = lambda: tf.abs(tf.subtract(x, y))
out = tf.cond(tf.less(x, y), mse, absval)
错误:
Shape must be rank 0 but is rank 1 for 'cond_1/Switch' (op: 'Switch') with input shapes: [300], [300]
mse
排名为 0,absval
排名为1
,tf.less(x, y)
排名为1
。这就是你出现错误的原因。 - Psidom