temp.transpose(-2, -1)

这段代码是将张量（tensor）temp的倒数第二维和倒数第一维进行转置。在PyTorch中，transpose函数可以用来进行张量的转置操作。transpose函数的第一个参数表示指定转置的维度1，第二个参数表示指定转置的维度2。如果将维度1和维度2指定为负数，则表示从后往前数的维度。因此，temp.transpose(-2, -1)的作用是将temp的倒数第二维和倒数第一维进行转置，返回一个新的张量。

相关问题

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。

def Focal_Loss(inputs, target, cls_weights, num_classes=21, alpha=0.5, gamma=2): n, c, h, w = inputs.size() nt, ht, wt = target.size() if h != ht and w != wt: inputs = F.interpolate(inputs, size=(ht, wt), mode="bilinear", align_corners=True) temp_inputs = inputs.transpose(1, 2).transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c) temp_target = target.view(-1) logpt = -nn.CrossEntropyLoss(weight=cls_weights, ignore_index=num_classes, reduction='none')(temp_inputs, temp_target) pt = torch.exp(logpt) if alpha is not None: logpt *= alpha loss = -((1 - pt) ** gamma) * logpt loss = loss.mean() return loss 是什么意思

这段代码实现了 Focal Loss，是一种用于解决分类问题中，样本不平衡导致的分类精度下降的方法。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) 的张量。
- cls_weights：各个类别的权重，是一个大小为 (c,) 的张量。
- num_classes：类别数，默认为 21。
- alpha：平衡因子，控制正负样本的权重比例，默认为 0.5。
- gamma：调节因子，控制易错样本的权重，默认为 2。

该函数的返回值是一个标量，表示 Focal Loss 的值。