在 TensorFlow 中使用 session.run([]) 评估损失

Question

对于简单的梯度下降，我正在使用这个：

_, l, predictions = session.run([optimizer, loss, train_prediction]) 其中优化器 op 最小化损失。

但是我在优化器之后输入了损失，所以损失会在每个 .run() 处被评估两次，一次使用初始权重，然后使用更新的权重？

Answer 1

获取的张量列表中元素的顺序无关紧要（捕获 Python 端的值除外）。它们都将在同一评估期间执行。

在您的示例中，损失将仅评估一次，并且可以在 [optimizer, loss, train_prediction] 之间共享的任何计算都将被共享。