在tensorflow中，我们可以使用两种不同的方式来计算二元交叉熵损失函数。一种是使用"tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits"函数，另一种是使用"tf.keras.losses.BinaryCrossentropy"函数。下面给出两种方式的代码示例。

使用"tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits"函数：

import tensorflow as tf

logits = tf.constant([[1.0, 2.0], [2.0, 1.0]])
labels = tf.constant([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]])

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))

print("sigmoid_cross_entropy_with_logits_loss:", loss)

输出结果：

sigmoid_cross_entropy_with_logits_loss: Tensor("Mean:0", shape=(), dtype=float32)

使用"tf.keras.losses.BinaryCrossentropy"函数：

import tensorflow as tf

logits = tf.constant([[1.0, 2.0], [2.0, 1.0]])
labels = tf.constant([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]])

bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

loss = bce(labels, logits)

print("binary_cross_entropy_loss:", loss)

输出结果：

binary_cross_entropy_loss: tf.Tensor(0.55144405, shape=(), dtype=float32)

可以看出，这两种方式的输出结果略有不同，但都可以作为二元交叉熵损失函数使用。根据具体需求选择其中一种方式即可。