将来自binary_crossentropy()的结果相加时出现TensorFlow加法错误

将来自binary_crossentropy()的结果相加时出现TensorFlow加法错误是因为binary_crossentropy()返回的是一个张量（Tensor），而张量在TensorFlow中是不可直接相加的。binary_crossentropy()是用于计算二分类问题中的交叉熵损失函数，它的输出是一个张量，表示每个样本的损失值。

要解决这个问题，可以使用TensorFlow提供的reduce_sum()函数来对张量进行求和操作。reduce_sum()函数可以将张量的所有元素相加得到一个标量值。

以下是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 假设binary_crossentropy()的结果为loss1和loss2
loss1 = binary_crossentropy(...)
loss2 = binary_crossentropy(...)

# 使用reduce_sum()函数对loss1和loss2进行求和
total_loss = tf.reduce_sum(loss1) + tf.reduce_sum(loss2)

# 进行其他操作，如反向传播等

在这个示例中，我们首先计算了两个二分类问题的交叉熵损失值loss1和loss2。然后，使用reduce_sum()函数对loss1和loss2进行求和，得到了total_loss。最后，可以继续进行其他操作，如反向传播等。

需要注意的是，以上示例中的代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

关于TensorFlow的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的TensorFlow产品介绍页面：TensorFlow产品介绍