创建一个衡量F1 Loss的准则。

下面是一个例子，展示了如何创建一个衡量F1 Loss的准则：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K

def f1_loss(y_true, y_pred):
    true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
    possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
    predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    
    precision = true_positives / (predicted_positives + K.epsilon())
    recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
    
    f1 = 2 * ((precision * recall) / (precision + recall + K.epsilon()))
    f1_loss = 1 - f1
    
    return f1_loss

在上面的代码中，我们使用了Keras的backend模块（即Keras的底层实现）来定义了一个自定义的损失函数f1_loss。该函数的输入为真实标签y_true和预测标签y_pred。

首先，我们计算了真正例数（true_positives），即正确地被预测为正例的样本数量。然后，计算了可能的正例数（possible_positives），即真实标签中的正例数量。最后，计算了预测的正例数（predicted_positives），即所有被预测为正例的样本数量。

接着，我们使用上述计算的值计算了精确率（precision）和召回率（recall）。精确率表示被正确预测为正例的样本在所有预测为正例的样本中的比例，召回率表示被正确预测为正例的样本在所有真实标签为正例的样本中的比例。

最后，我们使用精确率和召回率计算了F1值，并将其转换为F1 Loss，即1减去F1值。

你可以将该f1_loss函数作为损失函数应用于你的模型中，例如：

model.compile(loss=f1_loss, optimizer='adam')

希望这个例子可以帮助你创建一个衡量F1 Loss的准则。