TensorFlow提供了优化器，缓慢地改变每个变量，以便最小化损失函数。
最简单的优化器是梯度下降（gradient descent）。 它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。 通常，手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。 因此，TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。
完整可训练线性回归模型：
相关文章：
相似解决方案
热门标签
TensorFlow提供了优化器，缓慢地改变每个变量，以便最小化损失函数。
最简单的优化器是梯度下降（gradient descent）。 它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。 通常，手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。 因此，TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。
完整可训练线性回归模型：
相关文章：