帮我用tensorflow1.14写一个零膨胀负二项分布的损失函数代码

以下是使用tensorflow 1.14实现零膨胀负二项分布损失函数的代码：

import tensorflow as tf

def zero_inflated_negative_binomial_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-7):
    '''
    零膨胀负二项分布损失函数
    y_true: 真实值
    y_pred: 预测值
    epsilon: 避免除零错误的小数（默认为1e-7）
    '''
    # 真实值中的零项
    zero_mask = tf.cast(tf.equal(y_true, 0), tf.float32)
    
    # 零项的损失函数
    zero_loss = -tf.log(y_pred + epsilon) * zero_mask
    
    # 非零项的损失函数
    non_zero_mask = tf.cast(tf.not_equal(y_true, 0), tf.float32)
    non_zero_loss = -tf.lgamma(y_true + 1) - tf.lgamma(1 - y_pred + epsilon) - tf.lgamma(y_true - y_pred + epsilon) + y_true * tf.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * tf.log(1 - y_pred + epsilon)
    non_zero_loss *= non_zero_mask
    
    # 合并零项和非零项的损失函数
    loss = zero_loss + non_zero_loss
    
    return tf.reduce_mean(loss)

该函数使用了tensorflow的一些数学函数，如log、gamma函数等，可以计算零膨胀负二项分布的损失函数。其中，零项的损失函数直接取预测值的负对数，非零项的损失函数则根据零膨胀负二项分布的公式计算。最终，将零项和非零项的损失函数加起来，并求平均作为总的损失函数。