仅通过改变变量的某些元素,就能使损失函数最小化吗?换句话说,如果我有一个长度为2的变量X,如何通过更改X[0]和保持X[1]不变来最小化损失函数?希望我尝试的这段代码能够描述我的问题:import tensorflow.contrib.opt as opt
X = tf.Variable([1.0opt.mini
我使用tensorboard来可视化图形和目标函数的最小化。我可以可视化损失函数,但不能可视化图形。我得到一个not found错误
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: /lib/python2.7/site-packages/tensorflow/tensorboard/lib/svg/summa
形状= 4891,11对应于测试集中的2325幅图像和训练集中的4891幅图像;而11是11个类的一个热编码,因此它们很可能对应于标签。我会很感激你的帮助!下面是完整的堆栈跟踪: File "eval.py", line 75, in <module> File,它看起来就像保护程序在保存模型的输入。我需要重新配置我<em