pytorch loss F1

PyTorch中没有直接实现F1 loss的函数，但可以通过计算精确率和召回率来得到F1 score，然后将其作为损失函数进行优化。以下是一个示例代码：

import torch

def f1_loss(y_pred, y_true):
    epsilon = 1e-7
    tp = torch.sum(y_true * y_pred)
    fp = torch.sum((1 - y_true) * y_pred)
    fn = torch.sum(y_true * (1 - y_pred))
    precision = tp / (tp + fp + epsilon)
    recall = tp / (tp + fn + epsilon)
    f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall + epsilon)
    loss = 1 - f1
    return loss

# 使用示例
y_pred = torch.tensor([0.2, 0.8, 0.4])
y_true = torch.tensor([0, 1, 1])
loss = f1_loss(y_pred, y_true)
print(loss)