生成python代码，计算二分类任务5个样本得到期望输出矩阵与实际输出矩阵的交叉熵

好的，根据你的要求，我来为你生成Python代码：

import numpy as np
import math

# 生成5个样本的期望输出矩阵和实际输出矩阵
y_true = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 0]])
y_pred = np.array([[0.1, 0.9], [0.8, 0.2], [0.3, 0.7], [0.6, 0.4], [0.7, 0.3]])

# 计算交叉熵
cross_entropy = 0
for i in range(5):
    for j in range(2):
        cross_entropy -= y_true[i][j] * math.log(y_pred[i][j])

print("交叉熵为:", cross_entropy)

以上代码中，我们通过numpy库生成了5个样本的期望输出矩阵（y_true）和实际输出矩阵（y_pred），然后使用公式计算了交叉熵。最后输出了交叉熵的值。注意，在计算交叉熵时，我们使用了math库中的log函数。