tensorflow均方根误差

在TensorFlow中，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）可以通过以下代码计算得出：

import tensorflow as tf

# 定义真实值和预测值
y_ = tf.constant([1,2,3], dtype=tf.float32, shape=[3,1])
y = tf.constant([3,5,5], dtype=tf.float32, shape=[3,1])

# 计算差的平方
squared_diff = tf.square(y - y_)

# 计算均方根误差
rmse = tf.sqrt(tf.reduce_mean(squared_diff))

# 创建会话并运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(rmse)
    print(result)

在上述代码中，我们首先定义了真实值`y_`和预测值`y`，然后计算了它们之间的差的平方`squared_diff`，最后通过`tf.reduce_mean`和`tf.sqrt`函数计算了均方根误差`rmse`。最后，我们使用`tf.Session`创建了一个会话，并通过`sess.run`运行了计算，将结果打印出来。

请注意，这只是计算均方根误差的一种方法，实际上还有其他方法可以实现相同的功能。