losses.update(val_loss)

更新损失的方法可以是将验证集的损失值（`val_loss`）添加到损失列表中（`losses`）中，这可以通过以下代码实现：

losses.append(val_loss)

这样，每次有新的验证损失值出现时，都可以使用该方法将其添加到列表中。请注意，这是一种示例方法，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整。

相关问题

解释self.losses.append(loss) self.val_loss.append(val_loss)

这段代码是向对象的 `losses` 和 `val_loss` 列表中分别添加 `loss` 和 `val_loss` 的值。通常情况下，我们会将训练过程中的损失值和验证过程中的损失值存储在这两个列表中，以便后续的可视化和分析。其中 `self` 是指代对象本身， `append()` 是 Python 中列表的一个方法，用于在列表末尾添加元素。

The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

这是一个警告信息，意味着tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy已经被弃用，建议使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。这是因为TensorFlow 2.0中已经删除了tf.losses模块，而是将其移动到了tf.compat.v1.losses模块中。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，则可以继续使用tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy，但是如果你使用的是TensorFlow 2.0版本，则必须使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy。下面是一个使用tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy的例子：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

logits = tf.constant([0.1,0.1,0.8])
labels = tf.constant([2])
y = tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(y)) # 输出：0.68972665