tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 已被弃用。请使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 代替。

tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 是 TensorFlow 1.x 版本中的一个函数，用于计算稀疏分类问题的交叉熵损失。然而，在 TensorFlow 2.x 版本中，该函数已被弃用。

为了向后兼容，可以使用 tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数来替代 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy。tf.compat.v1 是 TensorFlow 2.x 中用于向后兼容 TensorFlow 1.x 的模块。

tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy 函数的使用方式与 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 相同，都是计算稀疏分类问题的交叉熵损失。你可以通过传入真实标签和预测概率来计算损失。

相关问题

please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

您可以使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`来替代。这是一个用于计算稀疏softmax交叉熵损失的函数。它可以用于分类问题，其中标签是稀疏编码的。

以下是一个示例代码，演示如何使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`函数：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy,
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

在上面的代码中，我们使用`tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy`作为模型的损失函数。您可以根据自己的需求进行调整和修改。

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