Tensorflow中的二元Logistic损失

Question

Tensorflow中是否实施了“二元逻辑损失”？ 我发现下面的定义实现它：

loss(x, y) = log(1 + exp(-x))  if y == 1 
      log(1 + exp(-x)) + x if y == 0 

我想检查它是否做到这一点的最好办法，如果它不存在：

loss = tf.reduce_mean(tf.log(1 + tf.exp(-x)) + tf.abs(y - 1) *x) 

Answer 1

退房tf.equal（）（返回一个布尔值），然后将生成的布尔值输入到tf.select（）