python - 构造一个 tf.Variable 对象的张量

Question

我的成本函数涉及矩阵

T=[[1.0-a,b],[a,1.0-b]] 

我可以定义

import numpy as np
import tensorflow as tf
a=0.3
b=0.4
T = tf.Variable([[1.0-a,b],[a,1.0-b]]

这在优化中效果很好，但后来我说我有四个变量:1-a、b、a、1-b(渐变有四个元素)。另一方面，我希望我的变量有两个:a 和 b(渐变有两个元素)。

我想到了做类似的事情

var = tf.Variable([a,b])
T = tf.constant([[1.0-var[0],var[1]],[var[0],1.0-var[1]]])

但这不起作用，输出如下:

TypeError: List of Tensors when single Tensor expected

那么我如何构造一个由 tf.Variable 对象构成的张量呢？

谢谢。

Answer 1

我想你需要的是:

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(0.3)
b = tf.Variable(0.4)
T = tf.convert_to_tensor([[1.0 - a, b], [a, 1.0 - b]]