tensorflow random forest模型损失函数不可用

    最近用tensorflow实践机器学习中的随机森林算法，tensorflow中自带该算法的示例代码，但不能运行。

    其中出错位置为：

    def build_estimator(model_dir):
      params = tensor_forest.ForestHParams(
      num_classes=10, num_features=784,
      num_trees=FLAGS.num_trees, max_nodes=FLAGS.max_nodes)
          graph_builder_class = tensor_forest.RandomForestGraphs
          if FLAGS.use_training_loss:
            graph_builder_class = tensor_forest.TrainingLossForest
          return random_forest.TensorForestEstimator(
          params, graph_builder_class=graph_builder_class,
          model_dir=model_dir)

    提示错误：log_loss (from tensorflow.contrib.losses.python.losses.loss_ops) is deprecated and will be removed after 2016-12-30.

                      Instructions for updating:
                      Use tf.losses.log_loss instead.

    根据错误提示，是因为定义损失函数时，函数版本在2016-12-30过期，所以在出错文件tensor_forest.py中将loss_ops调用出换成tf.losses.log_loss解决。

    一般来说不建议更改函数库代码，此处更改作为记录。随机森林模型深入研究了几天，下面进入svm模型的学习。