tf1.14CrossEntropyLoss()

tf1.14中没有`tf.CrossEntropyLoss()`函数。在TensorFlow 1.x中，可以使用`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()`函数来计算交叉熵损失。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

# 假设有两个类别
num_classes = 2

# 定义模型输出logits和真实标签
logits = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))

# 计算交叉熵损失
cross_entropy_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))

# 使用损失进行优化等其他操作...

在TensorFlow 2.x中，可以使用`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()`函数来计算交叉熵损失。示例如下：

import tensorflow as tf

# 假设有两个类别
num_classes = 2

# 定义模型输出logits和真实标签
logits = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_classes))

# 计算交叉熵损失
cross_entropy_loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()(labels, logits)

# 使用损失进行优化等其他操作...

请注意，以上示例仅为演示目的，实际使用时需要根据具体情况进行调整。