形状 (10,1000)、10 個の入力、1000 行の入力データセット x と、(1,1000)、1 個の出力、1000 行の出力 y があります。
私が定義したコスト関数は
cost = tf.square(Y - prediction, name="cost")
予測は単一の予測出力値であり、Y は出力値のプレースホルダーです。以下のコードを使用して、コストの値を取得しました。
cost_value = sess.run(cost, feed_dict ={ X: x, Y : y })
Y のフィードは (1,1000) ベクトルであるため、出力コスト関数値は (1000,1000) 行列です。
問題は、すべての入力を行ごとにループせずに、行列の数の瞬間のコストを計算するコスト関数をどのように作成できるかです。