nn.CrossEntropyLoss替换为tensorflow代码

以下是将nn.CrossEntropyLoss替换为TensorFlow代码的示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

在这个示例中，我们使用了TensorFlow的`tf.keras`API来定义模型和损失函数。`SparseCategoricalCrossentropy`函数与PyTorch中的`nn.CrossEntropyLoss`函数类似，都是用于多分类问题的交叉熵损失函数。我们将其作为模型的损失函数，并使用`compile`方法编译模型。