tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits代码举例

下面是使用 TensorFlow 中的 `tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits` 函数计算二分类交叉熵损失的示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设预测值和真实值都是长度为 10 的一维张量
logits = tf.random.normal([10])
labels = tf.constant([0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0], dtype=tf.float32)

# 计算交叉熵损失
loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)

# 打印损失
print(loss)

在上面的示例代码中，我们首先使用 `tf.random.normal` 函数生成一个长度为 10 的一维张量作为预测值 `logits`，然后使用 `tf.constant` 函数创建一个长度为 10 的一维张量作为真实值 `labels`，其中 1 表示正类，0 表示负类。

接着，我们调用 `tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits` 函数计算二分类交叉熵损失，其中 `labels` 和 `logits` 分别是真实值和预测值。最后，我们打印出计算得到的损失。