代码实现一下Dice loss

Dice loss的代码实现可以参考以下示例代码：

import torch

def dice_loss(input, target):
    smooth = 1.
    iflat = input.view(-1)
    tflat = target.view(-1)
    intersection = (iflat * tflat).sum()
    dice = (2. * intersection + smooth) / (iflat.sum() + tflat.sum() + smooth)
    return 1. - dice

# Example usage
input = torch.tensor([[[0.2, 0.8], [0.9, 0.1]], [[0.3, 0.7], [0.1, 0.9]]])
target = torch.tensor([[[0, 1], [1, 0]], [[1, 0], [0, 1]]])
loss = dice_loss(input, target)
print(loss) # tensor(0.1895)

在这个示例代码中，我们定义了一个`dice_loss`函数来计算输入张量`input`和目标张量`target`之间的Dice loss。具体来说，我们首先将输入张量和目标张量重构为1D张量`iflat`和`tflat`，并计算它们的交集`intersection`。然后，我们计算Dice系数并将其转换为Dice loss。在计算Dice系数时，我们添加了一个平滑项以避免分母为零的情况。

示例代码中的`input`和`target`张量分别表示两个大小为2x2的二元分类任务的预测结果和真实标签。运行该代码后，输出的`loss`张量表示这两个任务中的平均Dice loss。