dice系数损失和交叉熵损失结合的python代码

以下是一个将Dice Loss和交叉熵损失结合的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DiceCELoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(DiceCELoss, self).__init__()
        self.weight = weight
        self.size_average = size_average

    def dice_loss(self, input, target):
        smooth = 1.

        iflat = input.view(-1)
        tflat = target.view(-1)
        intersection = (iflat * tflat).sum()

        return 1 - ((2. * intersection + smooth) /
                  (iflat.sum() + tflat.sum() + smooth))

    def forward(self, input, target):
        ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(weight=self.weight, size_average=self.size_average)(input, target)
        dice_loss = self.dice_loss(nn.functional.softmax(input, dim=1)[:, 1], (target == 1).float())
        loss = ce_loss + dice_loss

        return loss

在这里，我们定义了一个名为DiceCELoss的新类，它继承了PyTorch的nn.Module。我们首先定义了一个Dice Loss函数，它计算输入张量input和目标张量target之间的Dice损失。然后，我们使用PyTorch中的交叉熵损失函数计算交叉熵损失。最后，我们将Dice Loss和交叉熵损失相加得到总损失，并将其返回。

注意，这个实现假设二分类任务，其中类1是感兴趣的类。如果需要多类别分类任务，需要根据需要修改代码。