根据给出的特征矩阵和要增加的边的数量 假设损失函数是softmax 利用tensorflow得到增加边后的邻接矩阵

要利用 TensorFlow 得到增加边后的邻接矩阵，需要先定义特征矩阵、边的数量和损失函数。然后，可以使用 TensorFlow 的优化器来最小化损失函数，并更新邻接矩阵。

下面是一个示例代码，展示了如何利用 TensorFlow 得到增加边后的邻接矩阵：

import tensorflow as tf

# 定义特征矩阵和要增加的边的数量
feature_matrix = ...  # 特征矩阵，形状为 (N, D)
num_edges_to_add = ...  # 要增加的边的数量

# 定义邻接矩阵变量
adj_matrix = tf.Variable(initial_value=..., dtype=tf.float32)  # 初始邻接矩阵，形状为 (N, N)

# 定义损失函数
def loss_fn(adj_matrix):
    # 根据邻接矩阵计算预测值
    predictions = ...  # 根据特征矩阵和邻接矩阵计算预测值，形状为 (N, N)

    # 计算损失函数
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=..., logits=...))  # 根据预测值和实际标签计算损失

    return loss

# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.Adam()

# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step():
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss_value = loss_fn(adj_matrix)

    gradients = tape.gradient(loss_value, [adj_matrix])
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [adj_matrix]))

    return loss_value

# 进行训练
for step in range(num_steps):
    loss = train_step()

# 得到增加边后的邻接矩阵
adj_matrix_final = adj_matrix.numpy()

在这个示例中，首先定义了特征矩阵和要增加的边的数量。然后，定义了邻接矩阵变量，并初始化为一个具有合适形状的张量。接下来，定义了损失函数，其中使用了特征矩阵和邻接矩阵来计算预测值，并根据预测值和实际标签计算损失。然后，定义了优化器（这里使用了 Adam 优化器），并定义了训练步骤，在每个步骤中计算梯度并更新邻接矩阵。最后，通过执行一定数量的训练步骤，得到增加边后的邻接矩阵。

请注意，示例代码中的部分代码需要根据具体情况进行填充，例如特征矩阵的定义、邻接矩阵的初始化、预测值的计算等。