tf.where( tf.logical_and(lower_corner <= points, points <= upper_corner), tf.abs(points - centres) / widths_p1, widths_p1 * tf.abs(points - centres) - (widths / 2) * (widths_p1 - 1 / widths_p1), )分析一下这段代码

这段代码使用 Tensorflow 的 tf.where 函数实现了一个条件表达式，其作用是根据一组条件来选择两个不同的计算方式。具体而言，它的作用是计算对于给定的一组点 (points) 和一个中心点 (centres)，以及一个表示区间大小的宽度 (widths) 和一个表示区间大小相对于宽度的增量 (widths_p1)，对于每个点在区间内的情况下的损失。

具体来说，它首先使用 tf.logical_and 函数来计算出哪些点在指定的区间内，然后根据这个条件来选择不同的计算方式：

- 如果点在区间内，则使用 tf.abs(points - centres) / widths_p1 计算损失。
- 如果点在区间外，则使用 widths_p1 * tf.abs(points - centres) - (widths / 2) * (widths_p1 - 1 / widths_p1) 计算损失。

其中，tf.abs(points - centres) / widths_p1 表示点到中心点距离的比例，widths_p1 * tf.abs(points - centres) 表示点到中心点距离的总长度，(widths / 2) * (widths_p1 - 1 / widths_p1) 则表示点到区间边缘的距离与区间边缘的长度之间的差值。

最终，该函数将返回一个与 points 张量形状相同的张量，其中每个元素都是相应点在区间内或外的损失。