基于以下论文：https://arxiv.org/abs/1511.08861
我想在张量流中实现ms-ssim和l1的混合损失。 基于https://github.com/NVlabs/PL4NN/blob/master/src/loss.py
上Caffe的nvidia实现该损失在数学上表示为： 损失=α*（MS-ssim）+（1-α）*（Gσ）*（l1_norm）
其中α是一个经设定的值， G 表示标准偏差为σ的高斯滤波器。
根据caffe的实现，它计算正向和反向计算，但是当tensorflow处理反向传播时，如何在tensorflow中实现它。
在用于图像处理的混合损失功能上是否有开源工作？