TensorFlow成本函数排序

我很新的张量流，我试图让我的网络排序一系列8个数字。TensorFlow成本函数排序

我想评估它做得好的方法是用y减去x，反转负数并将它们乘以权重，如果必要的话。我想知道这在tensorflow中是否可能。或者如果在任何情况下都有更好的方法来做到这一点。

的东西是不是tensoflow看起来是这样的：

w = 20 
    s = 0 
    print prediction, y 
    for i in range(len(prediction.val)): 
     s+= (y[i]/prediction[i] - 1) * w 
    if s < 0: 
     s = s * -1 
    return s

在这种情况下，如果总为负，将被反转，不过，我想最好独自做每一个元素。

我目前被困后：

prediction = neural_network_model(x) 
sub = tf.subtract(prediction,y)

来源

2017-02-10 MickBoe1

到目前为止您尝试过什么？任何代码示例？ – obayhan

希望这有助于 – MickBoe1

我没有任何想法，但很容易通过这种方式找到答案:) – obayhan

我发现，工作，看起来像一个解决方案：

prediction = neural_network_model(x) 
sub = tf.subtract(prediction,y) 
sign = tf.sign(sub) 
cost = tf.multiply(sub,sign)

这还不包括重量，但现在它的做工精细

来源

2017-02-10 10:45:07 MickBoe1

TensorFlow成本函数排序

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