score = ((1 + beta ** 2) * tp + smooth) / ((1 + beta ** 2) * tp + beta ** 2 * fn + fp + smooth) score = torch.mean(score)这个是算啥的

这是计算F-beta分数的公式，其中tp表示真正例数（true positives），即模型正确预测为正例的样本数；fp表示假正例数（false positives），即模型错误预测为正例的样本数；fn表示假反例数（false negatives），即模型错误预测为反例的样本数。smooth是一个平滑项，可以避免分母为0的情况，通常取一个很小的数。beta是一个调节参数，当beta=1时即为F1分数。torch.mean是计算平均值的函数。

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def Dice_loss(inputs, target, beta=1, smooth = 1e-5): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt, ct = target.size() 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]) - tp fn = torch.sum(temp_target[...,:-1] , axis=[0,1]) - tp score = ((1 + beta ** 2) * tp + smooth) / ((1 + beta ** 2) * tp + beta ** 2 * fn + fp + smooth) dice_loss = 1 - torch.mean(score) return dice_loss

这段代码实现的是 Dice Loss，是一种常用的用于医学图像分割任务中的损失函数，用于评估模型的分割结果和真实标签之间的相似度。其中，输入的参数包括：

- inputs：模型的输出，是一个大小为 (n, c, h, w) 的张量，其中 n 表示 batch size，c 表示类别数，h 和 w 表示输入图片的高和宽。
- target：真实标签，是一个大小为 (n, h, w, ct) 的张量，其中 ct 表示标签的通道数。
- beta：调节因子，用于平衡精度和召回率，默认为 1。
- smooth：平滑参数，用于避免除以 0 的情况，默认为 1e-5。

该函数的返回值是一个标量，表示 Dice Loss 的值。