【tensorflow】tensor值可视化

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本文介绍如何使用Keras和TensorFlow实现均方误差(MSE)损失函数，并通过一个具体的例子展示了如何计算两个NumPy数组之间的MSE。此教程适合初学者了解深度学习中损失函数的基本概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import keras.backend as K
import tensorflow as tf
import numpy as np

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

a = np.arange(5)
print(a)
b = np.random.randint(1,10,(5))
print(b)
c = mean_squared_error(a,b)
# 这里用下面的方式打印，即可查看teosor值
with tf.Session() as sess:
    print(c.eval())