1. 损失函数是在graph中定义的经过operation的tensor。
2.损失函数最终要带入到优化器的minimize方法中做参数。minimize方法内部包含了compute_gradients和apply_gradients方法。
3. 优化器的minimize方法返回的是operation,一般命名为train_step。
4.session的run方法的参数,如果是operation,则返回值为None;如果是tensor,则返回值是ndarray。因此sess.run(train_step,feed_dict)无返回结果,只起训练作用。
5.Variable定义时必须给出初始值。Variable是变量,其值保存在session中,session的global_variable_initializer实际上是初始值的保存。
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