我们需要写下损失函数。例如，我们可以使用基本均方误差作为预测y和目标y_的损失函数：

 loss_mse = 1/n(Sum((y-y_)^2))

张量有一些基本功能，例如tf.add(x,y) ， tf.sub(x,y) ， tf.square(x) ， tf.reduce_sum(x) 等 。

然后我们可以在Tensorflow中定义损失函数，如下所示：

cost = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(y,y_)))

注意：y和y_是张量。

此外，如果我们可以写下等式，则可以定义任何其他损失函数。对于某些培训操作员（最小化器），损失函数应满足某些条件（平稳，可微...）。

一句话，Tensorflow将数组，常量，变量定义为张量，使用tf函数定义计算，并使用会话通过图形运行。我们可以定义我们喜欢的任何东西，最后运行它。

在几乎所有tensorflow教程中，它们都使用自定义函数。例如，在最开始的教程中，他们编写了一个自定义函数：

对当前模型和所提供数据之间的增量平方求和

squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)

在下一个针对初学者的MNIST中，他们使用了交叉熵 ：

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

如您所见，它一点也不难：您只需要以张量格式编码函数并使用它们的基本函数即可。

例如，这里是实现F-beta分数 （ F1分数的通用方法）的方法。其公式为：

我们唯一需要做的就是找到如何计算布尔值或0/1值的true_positive，false_positive，false_negative。如果向量的值为0/1，则可以将每个值计算为：

TP = tf.count_nonzero(actual, predicted)
FP = tf.count_nonzero((actual - 1) * predicted)
FN = tf.count_nonzero((predicted - 1) * actual)

现在，一旦您知道这些值，就可以轻松获得

denom = (1 + b**2) * TP + b**2 TN + FP
Fb = (1 + b**2) * TP / denom

除了其他答案，如果可以将损失函数表示为现有函数的组合，则可以用Python编写损失函数。

例如，看一下sigmoid_cross_entropy_with_logits 链接的实现， sigmoid_cross_entropy_with_logits 链接是使用基本转换实现的。