tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 是 TensorFlow 中的一个函数，用于计算二分类问题中的交叉熵损失。在神经网络中，通常使用 sigmoid 函数将输出转换为概率值，然后使用交叉熵损失函数来衡量模型预测的概率分布与实际标签之间的差异。

该函数接受两个参数：logits 和 labels。其中，logits 是模型的输出，labels 是真实标签。函数将 logits 通过 sigmoid 函数转换为概率值，然后计算二分类问题中的交叉熵损失。函数返回一个张量，表示每个样本的损失值。

示例代码：

import tensorflow as tf

logits = tf.constant([2.0, 1.0, 0.1])
labels = tf.constant([1.0, 0.0, 1.0])

loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(loss))

输出结果：

[0.12692805 0.55144495 0.91301525]