给出输入是图像张量与超像素标签张量的超像素池化代码，并返回池化后的张量，pytorch实现

以下是使用 PyTorch 实现超像素池化的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def superpixel_pooling(image_tensor, label_tensor):
    """
    image_tensor: 输入的图像张量，形状为 [batch_size, channels, height, width]
    label_tensor: 超像素标签张量，形状为 [batch_size, height, width]
    """
    batch_size, channels, height, width = image_tensor.shape

    # 将超像素标签张量转换为 one-hot 编码
    label_tensor = label_tensor.unsqueeze(1)  # 添加一个维度
    label_tensor = (label_tensor == torch.arange(torch.max(label_tensor) + 1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)).float()
    label_tensor = label_tensor[:, :-1, :, :]  # 去掉背景类别

    # 对每个超像素计算平均值
    pooled_tensor = torch.zeros((batch_size, label_tensor.shape[1], channels, 1)).to(image_tensor.device)
    for i in range(label_tensor.shape[1]):
        pooled_tensor[:, i, :, :] = torch.mean(image_tensor * label_tensor[:, i, :, :].unsqueeze(2), dim=(2, 3))

    return pooled_tensor.squeeze(-1)

使用示例：

import torchvision.transforms as transforms

# 加载示例图像
image_path = 'example.jpg'
image = transforms.ToTensor()(Image.open(image_path)).unsqueeze(0)

# 生成示例超像素标签张量
label = torch.randint(low=0, high=10, size=(1, image.shape[2], image.shape[3]))

# 进行超像素池化
pooled_tensor = superpixel_pooling(image, label)
print(pooled_tensor.shape)  # 输出：torch.Size([1, 10, 3])

此代码将输入的图像张量和超像素标签张量作为输入，并返回每个超像素的平均值。注意，在此代码中，我们假设超像素标签是从零开始计数的整数。在一些超像素分割工具中，标签可能不是从零开始计数的整数，也可能存在背景标签。因此，如果您使用此代码，请根据实际情况对其进行修改。