File <tokenize>:16 out = model(batch_inputs) ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

这个错误是Python的缩进错误，它表示在代码的某一行缩进不正确。在这个特定的错误中，代码的第16行缩进不匹配任何外部缩进级别。

要解决这个错误，您需要检查代码的缩进，并确保所有的缩进都正确对齐。在Python中，缩进是非常重要的，因为它决定了代码块的范围。

请检查第16行以及其周围的代码，并确保它们的缩进是一致的。您可以使用空格或制表符进行缩进，但在同一个代码块中必须使用相同的缩进方式。

如果您仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

File <tokenize>:20 num_examples += len(batch_labels) ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

这是一个Python的缩进错误。Python使用缩进来表示代码块，如果缩进不正确，就会出现这样的错误。在这个错误中，缩进的层级不匹配，导致无法确定代码块的开始和结束位置。

要解决这个错误，你需要检查代码的缩进是否正确。确保所有代码块的缩进层级一致，并且使用相同数量的空格或制表符进行缩进。另，还要注意不要合使用空格和制表符进行缩进，这可能会致缩进错误。

如果你能提供更多的代码或错误信息，我可以给出更具体的帮助。

File <tokenize>:8 net_benefit = [] ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

这个错误提示表明您的 Python 代码存在缩进问题。Python 对代码块的缩进非常敏感，所有属于同一代码块的行必须保持相同的缩进级别。如果缩进不一致，则会引发 `IndentationError` 错误。

从错误信息来看，在第8行的位置出现了缩进不匹配的问题：

File  <tokenize>:8
        net_benefit  =  []
    ^
IndentationError:  unindent does not  match any outer indentation level

这个问题通常是由于以下几种情况引起的：
1. 混用了空格和 Tab 进行缩进。
2. 缩进层次混乱（比如少了一个或多了几个空格）。
3. 函数、循环等结构体内部的代码未正确对齐。

针对您给出的具体例子——绘制决策曲线分析图的函数，我们可以检查整个函数并确保其每一部分都按标准格式进行了适当的缩进。下面提供的是经过修正并且保持统一缩进风格后的版本：

import  numpy  as np
import matplotlib.pyplot  as  plt
from sklearn.metrics import roc_auc_score

def plot_decision_curve(y_true, y_pred_proba, label):
        #  计算不同阈值下的净效益
        thresholds = np.linspace(0,  1,  100)
        net_benefit  = []

    for t in thresholds:
        y_pred = (y_pred_proba  >= t).astype(int)
        tp  =  np.sum((y_pred  == 1) & (y_true == 1))  #  真正例
          fp  =  np.sum((y_pred  == 1) & (y_true == 0))    #  假正例
                tn  =  np.sum((y_pred == 0)  & (y_true == 0))    #  真负例
          fn  =  np.sum((y_pred == 0) & (y_true == 1))  #  假负例

        if  tp  +  fn  >  0  and fp  +  tn  > 0:
            true_positive_rate = tp / (tp + fn)
            false_positive_rate = fp  /  (fp + tn)
            net_benefit.append(true_positive_rate - false_positive_rate * t)
        else:
            net_benefit.append(0)

    auc_value =  roc_auc_score(y_true, y_pred_proba)
    plt.plot(thresholds, net_benefit,  label=f"{label} (AUC  = {auc_value:.2f})")

    #  添加无益线（对角线）
      total_positives  =  np.mean(y_true)
     plt.plot([0,  1],  [total_positives - t * (1  -  total_positives) for t  in  [0,  1]], 
                     linestyle='--',  color='grey',  label='No Information Line')

    plt.xlabel("Threshold")
    plt.ylabel("Net Benefit")
    plt.title("Decision Curve Analysis")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 示例数据
np.random.seed(42)    #  固定随机种子以便结果可复现
y_true =  np.random.randint(0,  2,  100)
y_pred_proba = np.random.rand(100)

# 绘制决策曲线
plot_decision_curve(y_true, y_pred_proba, "Example Model")

请注意，所有的代码段都已经按照PEP 8规范进行了适当缩进，并且避免了混用Tab键和空格的情况。此外，建议使用像 PyCharm 或 VS Code 这样的集成开发环境（IDE），它们可以帮助自动处理缩进和其他编码样式的问题，减少此类错误的发生几率。

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如果您遇到类似 `IndentationError` 的报错，请务必逐一对比每个代码块是否遵循了一致的缩进规则，并尽量坚持只用一种方式来进行缩进（例如全部采用四个空格）。这样可以有效预防很多因缩进不当而产生的语法错误。

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