计算Dice损失的函数

def Dice_loss(inputs, target, beta=1, smooth = 1e-5):n,c, h, w = inputs.size()    #nt,ht, wt, ct = target.size()  #nt,if h != ht and w != wt:inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True)temp_inputs = torch.softmax(inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(n, -1, c),-1)temp_target = target.view(n, -1, ct)#--------------------------------------------##   计算dice loss#--------------------------------------------#tp = torch.sum(temp_target[...,:-1] * temp_inputs, axis=[0,1])fp = torch.sum(temp_inputs                       , axis=[0,1]) - tpfn = torch.sum(temp_target[...,:-1]              , axis=[0,1]) - tpscore = ((1 + beta ** 2) * tp + smooth) / ((1 + beta ** 2) * tp + beta ** 2 * fn + fp + smooth)dice_loss = 1 - torch.mean(score)return dice_loss

这段代码是用于计算二分类问题的混淆矩阵（Confusion Matrix）中的True Positives（TP），False Positives（FP）和False Negatives（FN）。在混淆矩阵中，TP表示模型正确预测为正类的数量，FP表示模型错误地预测为正类的数量，FN表示实际为正类但模型没有预测为正类的数量。

让我们分解这段代码来理解每个部分的作用：

1. temp_target[..., :-1] * temp_inputs：

   • temp_target[..., :-1] 获取 temp_target 张量中除了最后一维之外的所有元素。:-1 是一个切片操作，它表示从开始到倒数第二个元素。
   • temp_inputs 是模型的预测输出。
   • 这两个张量进行元素相乘，只有当 temp_target 的最后一维等于 1 时，才会乘以 temp_inputs 对应的位置的值。这模拟了只有当预测和真实标签都为正类（1）时，才认为是真正的正类检测。

2. torch.sum(..., axis=[0,1])：

   • 这是一个求和操作，计算在指定维度上（这里是第0维和第1维）的总和。
   • axis=[0,1] 表示在第0维和第1维上进行求和。通常，第0维代表批量大小（batch size），第1维代表序列长度（sequence length）。
   • 这样做的效果是将所有正类预测的和（TP）汇总起来，无论它们在批量中的哪个位置或序列中。

3. tp = torch.sum(temp_target[...,:-1] * temp_inputs, axis=[0,1])：

   • 最终，tp 保存了所有正类预测的数量。

4. fp = torch.sum(temp_inputs, axis=[0,1]) - tp：

   • torch.sum(temp_inputs, axis=[0,1]) 计算了所有预测为正类的数量，无论它们是否真的是正类。
   • 然后从中减去 tp，得到假正类的数量（FP），即模型错误地预测为正类的数量。

5. fn = torch.sum(temp_target[...,:-1], axis=[0,1]) - tp：

   • torch.sum(temp_target[...,:-1], axis=[0,1]) 计算了实际为正类的数量，无论模型是否预测它们为正类。
   • 然后从中减去 tp，得到假负类的数量（FN），即实际为正类但模型没有预测为正类的数量。

综上所述，这段代码通过计算TP、FP和FN，来评估模型在二分类任务中的性能。这些值是计算精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1得分的关键。