假设我有以下几个变量函数的简单例子
@tf.function
def f(A, Y, X):
AX = tf.matmul(A, X)
norm = tf.norm(Y - AX)
return norm
N = 2
A = tf.Variable(np.array([[1, 2], [3, 4]]))
Y = tf.Variable(np.identity(N))
X = tf.Variable(np.zeros((N, N)))
我如何找到用Tensorflow最小化f
的{
avanwyk基本上是正确的,不过请注意:1)为了简单起见,您可以直接使用优化器的^{} 方法;2)如果您只想优化
X
,则应确保这是您要更新的唯一变量。在假设Tensorflow 2,可以使用Keras优化器:
这对任何可微函数都有效。对于不可微函数,可以参考其他优化技术(如遗传算法或群优化)。{a1}的实现有^。在
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