def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思
时间: 2024-04-19 15:25:24 浏览: 21
这段代码定义了一个名为 `get_loss` 的函数,该函数用于根据给定的 `loss_args` 参数获取损失函数。
函数的功能如下:
1. 从 `loss_args` 字典中获取损失函数的类型 `loss_type`。
2. 使用正则表达式来判断损失函数类型是否符合特定的函数式样式(如 `func(arg)` 形式)。
3. 如果损失函数类型符合函数式样式,解析出函数名 `func` 和参数名 `arg`,并创建一个新的 `new_args` 字典,将 `loss_args` 中的内容复制到 `new_args` 中。
4. 如果函数名为 `'Summed'`,将 `new_args` 中的 `'type'` 参数替换为 `arg` 值,并递归调用 `get_loss(new_args)` 来获取损失函数。
5. 如果损失函数类型为 `'BCE'`,则将损失函数类 `torch.nn.BCEWithLogitsLoss` 赋给变量 `loss_class`。如果 `loss_args` 中包含 `'pos_weight'` 参数,将其乘以一个大小为 `[1]` 的张量,并将结果赋给 `args['pos_weight']`。
6. 如果损失函数类型为 `'FocalLoss'`,则返回一个名为 `focal_loss_with_logits` 的函数。
7. 如果损失函数类型为 `'AutoBCE'`,则返回一个名为 `auto_weight_bce` 的函数。
8. 如果损失函数类型不属于上述任何一种类型,则抛出一个 `ValueError` 异常,指示未知的损失函数类型。
9. 根据 `loss_class` 和 `args` 创建并返回相应的损失函数对象。
总结来说,这个函数根据给定的 `loss_args` 参数获取相应的损失函数。它支持多种类型的损失函数,包括 `'BCE'`、`'FocalLoss'` 和 `'AutoBCE'`。如果损失函数类型符合特定的函数式样式(如 `'Summed'`),则会递归调用来获取损失函数。在返回损失函数之前,根据需要设置相应的参数。