神经网络的输出可以是一个tensor吗？

Question

如果我使用神经网络做回归，但是y并不是一个标量scalar，而是一个2d的tensor矩阵或者是其他维度和形状的tensor，可以把这种tensor作为gt值进行训练吗，怎么实现呢

Answer 1

望采纳

下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码：

首先，需要导入需要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

然后，需要准备输入数据。这些数据应该包含至少一个特征值（如身高、体重等）和一个回归值。下面是一个示例数据集：

# 输入数据
x_train = [
    [1, 2, 3, 4],
    [2, 3, 4, 5],
    [3, 4, 5, 6],
    [4, 5, 6, 7]
]

# 目标值
y_train = [
    [1, 2, 3, 4],
    [2, 3, 4, 5],
    [3, 4, 5, 6],
    [4, 5, 6, 7]
]

接下来，可以使用Keras构建网络。这里示例代码使用了一个简单的网络，包含两个全连接层。

# 构建网络
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(4, activation='linear'))

最后，可以使用编译和训练来拟合模型：

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)