計算Dice損失的函數

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)#--------------------------------------------##   計算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

這段代碼是用于計算二分類問題的混淆矩陣（Confusion Matrix）中的True Positives（TP），False Positives（FP）和False Negatives（FN）。在混淆矩陣中，TP表示模型正確預測為正類的數量，FP表示模型錯誤地預測為正類的數量，FN表示實際為正類但模型沒有預測為正類的數量。

讓我們分解這段代碼來理解每個部分的作用：

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

   • temp_target[..., :-1] 獲取 temp_target 張量中除了最后一維之外的所有元素。:-1 是一個切片操作，它表示從開始到倒數第二個元素。
   • temp_inputs 是模型的預測輸出。
   • 這兩個張量進行元素相乘，只有當 temp_target 的最后一維等于 1 時，才會乘以 temp_inputs 對應的位置的值。這模擬了只有當預測和真實標簽都為正類（1）時，才認為是真正的正類檢測。

2. torch.sum(..., axis=[0,1])：

   • 這是一個求和操作，計算在指定維度上（這里是第0維和第1維）的總和。
   • axis=[0,1] 表示在第0維和第1維上進行求和。通常，第0維代表批量大小（batch size），第1維代表序列長度（sequence length）。
   • 這樣做的效果是將所有正類預測的和（TP）匯總起來，無論它們在批量中的哪個位置或序列中。

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

   • 最終，tp 保存了所有正類預測的數量。

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

   • torch.sum(temp_inputs, axis=[0,1]) 計算了所有預測為正類的數量，無論它們是否真的是正類。
   • 然后從中減去 tp，得到假正類的數量（FP），即模型錯誤地預測為正類的數量。

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

   • torch.sum(temp_target[...,:-1], axis=[0,1]) 計算了實際為正類的數量，無論模型是否預測它們為正類。
   • 然后從中減去 tp，得到假負類的數量（FN），即實際為正類但模型沒有預測為正類的數量。

綜上所述，這段代碼通過計算TP、FP和FN，來評估模型在二分類任務中的性能。這些值是計算精確度（Precision）、召回率（Recall）和F1得分的關鍵。