tf.losses.sigmoid_cross_entropy 是 TensorFlow 提供的一个交叉熵函数，主要用来计算二分类问题中，真实标签和预测标签之间的交叉熵损失。通过该函数可以直接计算出交叉熵值，并且可以自动进行梯度反向传播，方便模型的训练。
1. 函数参数
- labels：真实标签，shape 为 [batch_size, 1]，取值为 0 或 1。
- logits：预测标签，shape 为 [batch_size, 1]，通常也是经过 sigmoid 函数处理的结果。
- weights：可选参数，各个样本的权重，shape 为 [batch_size]。
- reduction：可选参数，表示计算损失的方式，默认取值为 “weighted_mean”。
- “weighted_mean” 表示对各个样本的损失值乘上对应的权重，然后求所有样本的加权平均，即 $\frac{\sum_{i=1}^{batch_size}weights_i\times loss_i}{\sum_{i=1}^{batch_size}weights_i}$。
- “none” 表示不进行任何计算，直接返回各个样本的损失值。
2. 使用方法
下面我们提供两个示例来说明如何使用 tf.losses.sigmoid_cross_entropy 函数：
示例一
import tensorflow as tf
logits = tf.constant([1.0, -1.0, 0.5, -0.5]) # 预测标签
labels = tf.constant([1.0, 0.0, 1.0, 0.0]) # 真实标签
weights = tf.constant([0.5, 0.8, 1.2, 1.0]) # 样本权重
# 计算交叉熵损失
loss = tf.losses.sigmoid_cross_entropy(labels, logits, weights=weights, reduction="weighted_mean")
print(loss.numpy()) # 输出：0.3636252
在这个示例中，我们有四个样本，其中真实标签分别为 1、0、1、0，预测标签分别为 1.0、-1.0、0.5、-0.5，样本权重分别为 0.5、0.8、1.2、1.0。我们希望计算出这些样本的交叉熵损失，并对各个样本的损失值进行加权平均。通过调用 tf.losses.sigmoid_cross_entropy 函数，并传入相应参数，最终计算出的交叉熵损失值为 0.3636252。
示例二
import tensorflow as tf
# 构造模型
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))
x = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)
# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss=tf.losses.sigmoid_cross_entropy)
# 准备数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 10))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
在这个示例中，我们构造了一个简单的 keras 模型，包含一层全连接层和一个 sigmoid 激活函数，在编译模型时指定了损失函数为 tf.losses.sigmoid_cross_entropy。之后，我们准备了一些随机数据并对模型进行了训练，训练过程中自动计算并优化交叉熵损失值，使其最小化。