帮我检查这个基于dice loss的函数，并将它修改为f-beta score loss,beta默认值为0.5

好的，我可以帮你检查并修改这个函数。首先，以下是一个基于Dice Loss的Python函数：

import torch

def dice_loss(pred, target):
    smooth = 1.0

    intersection = (pred * target).sum()
    union = pred.sum() + target.sum()

    loss = (2.0 * intersection + smooth) / (union + smooth)
    loss = 1 - loss

    return loss

接下来，我们将其修改为基于F-beta score的函数，其中beta默认值为0.5：

import torch

def f_beta_score_loss(pred, target, beta=0.5):
    smooth = 1.0

    tp = (pred * target).sum()
    fp = (pred * (1 - target)).sum()
    fn = ((1 - pred) * target).sum()

    precision = (tp + smooth) / (tp + fp + smooth)
    recall = (tp + smooth) / (tp + fn + smooth)

    f_beta_score = ((1 + beta ** 2) * precision * recall) / ((beta ** 2 * precision) + recall + smooth)
    loss = 1 - f_beta_score

    return loss

这个函数计算了预测值和目标值之间的F-beta score，并将其转换为损失函数。请注意，如果您想使用其他beta值，则可以通过调用f_beta_score_loss（pred，target，beta = your_beta_value）来实现。