В соответствии с Tensorflow docs , функция train возвращает "self, for chaining".Как я могу сделать так, чтобы он возвращал массив с ошибками между метками и предсказаниями?Меня не интересует метрика оценки потерь, такая как train_and_evaluate, а скорее каждая и все ошибки для каждой выборки во входных данных.Например:
Пусть тензор ошибок между метками и предсказаниями будет
E=labels-predictions
В документах Tensorflow также сказано, что "потери рассчитываются с использованием среднего квадрата ошибки", что означает, что потери
squared_error = square(E)
loss=mean_squared_error = mean(squared_error)
Я хотел бы, чтобы train () возвращал массив (или Tensor) E. Я думал, что FinalOpsHook может сделать эту работу, но я этого не делаюдаже знаю, как его использовать.