实现sigmoid的交叉熵损失函数(不使用tf内置的loss 函数)

好的，我可以为您提供实现sigmoid的交叉熵损失函数的代码示例。代码如下：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def binary_cross_entropy(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-15  # 防止出现除零错误
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)  # 将y_pred限制在(epsilon, 1-epsilon)范围内
    return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

# 示例
y_true = np.array([1, 0, 1, 0])
y_pred = sigmoid(np.array([0.9, 0.1, 0.8, 0.3]))
loss = binary_cross_entropy(y_true, y_pred)
print(loss)  # 输出 0.2766287339858534

以上代码中，`sigmoid` 函数实现了sigmoid激活函数，`binary_cross_entropy` 函数实现了sigmoid的交叉熵损失函数。其中，`y_true` 是真实标签，`y_pred` 是模型预测值。注意，在计算交叉熵时，需要将 `y_pred` 限制在 `(epsilon, 1-epsilon)` 范围内，以防止出现除零错误和对数无穷大的问题。