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tf.losses.absolute_difference函数是TensorFlow的一个计算损失函数的API，可以用于计算模型预测值与真实值的差异。该函数的作用是计算预测值与标签值的绝对差异，并返回平均值作为损失值。

使用该函数需要传入两个参数：predicted_labels和labels。其中，predicted_labels表示模型的预测值，而labels则是数据的真实标签值。该函数的返回值是一个标量张量，表示平均损失值。

下面是使用tf.losses.absolute_difference函数的示例：

1. 示例一

import tensorflow as tf

predicted_labels = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)
labels = tf.constant([2, 3, 5], dtype=tf.float32)

loss = tf.losses.absolute_difference(predicted_labels, labels)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(loss))

输出结果为：

1.3333333

在此示例中，我们传入了预测值predicted_labels和标签值labels，然后通过tf.losses.absolute_difference函数计算预测值与标签值之间的平均绝对差异。输出结果为1.3333333，表示平均损失值。

1. 示例二

import tensorflow as tf

predicted_labels = tf.constant(
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32)
labels = tf.constant([[2, 3, 5], [7, 8, 10]], dtype=tf.float32)

# 计算每个样本的平均损失值
loss = tf.reduce_mean(tf.losses.absolute_difference(predicted_labels, labels), axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(loss))

输出结果为：

[1.3333333 1.6666667]

在此示例中，我们传入了2个长度为3的向量，分别代表2个数据的预测值和标签值。通过tf.losses.absolute_difference函数获取每个数据的绝对差异，然后使用tf.reduce_mean函数计算每个数据的平均损失值并返回，输出结果为[1.3333333, 1.6666667]。

通过以上两个示例，我们可以发现，tf.losses.absolute_difference函数可以用于计算单个数据的损失值，也可以计算多个数据的平均损失值。在机器学习模型中，我们经常使用该函数作为模型的损失函数来优化模型，使其能够更准确地预测标签值。