tensorflow 损失函数

在TensorFlow中，损失函数是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差距的函数。常见的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。交叉熵损失函数常用于分类问题，均方误差损失函数常用于回归问题。

在你提供的代码中，交叉熵损失函数的计算如下：

cross_entropy = -tf.reduce_mean(labels * tf.log(tf.clip_by_value(input_data, 1e-10, 1.0)))

其中，`input_data`是预测结果，`labels`是真实标签。这里使用了`tf.log`函数计算对数，`tf.clip_by_value`函数用于限制`input_data`的取值范围，以避免出现计算错误的情况。最后，使用`tf.reduce_mean`函数计算均值，得到交叉熵损失值。

除了交叉熵损失函数，你还提供了计算均方误差损失函数的代码：

mse = tf.reduce_mean(tf.square(a - b))

其中，`a`和`b`是两个张量，分别代表预测结果和真实标签。使用`tf.square`函数计算平方差，再使用`tf.reduce_mean`函数计算均值，得到均方误差损失值。