如何实现fn(1)(2)(3)(4)(5).....这种函数并最后返回相加的值

要实现这种连续调用的函数，并最后返回相加的值，可以使用函数柯里化（Currying）的方法。柯里化是一种将多个参数的函数转化为一系列只接受一个参数的函数的技术。

以下是一个示例实现：

function add(num) {
  function innerAdd(nextNum) {
    return add(num + nextNum);
  }

  innerAdd.valueOf = function () {
    return num;
  };

  return innerAdd;
}

console.log(add(1)(2)(3)(4)(5)); // 输出结果：15

在上述示例中，`add`函数接受一个参数`num`，并返回一个内部函数`innerAdd`。`innerAdd`函数也接受一个参数`nextNum`，它会将当前的`num`与传入的`nextNum`相加，并再次调用`add`函数，将相加后的结果作为新的`num`传入。

为了最后能够返回相加的值，我们在`innerAdd`函数上添加了一个自定义的`valueOf`方法，该方法会在使用等号进行比较时被调用，返回当前的`num`值。

通过这种方式，我们可以实现连续调用多个函数，并最终返回它们之间相加的结果。

相关问题

let res = fn(1, 2)(3); console.log(res)//6 编写一个函数让fn里面的1,2和3相加等于6 就是最后log的res的值是6

可以这样实现：

function fn(a, b) {
  return function(c) {
    return a + b + c;
  }
}

let res = fn(1, 2)(3);
console.log(res); // 6

这里的 `fn` 函数返回一个内部函数，在内部函数中对参数进行求和，最终返回求和结果。当调用 `fn(1, 2)(3)` 时，会先执行 `fn(1, 2)`，返回内部函数，然后再执行内部函数，将参数 3 传入，最终求和结果为 6。

三维unet用nn.CrossEntropyLoss做3分类，每个输入数据batch size大小为4

如果你要在使用三维 Unet 模型进行三分类时，每个输入数据的 batch size 大小为 4，你需要对损失函数的计算稍作修改。具体来说，你需要对每个输入数据的损失值进行平均，然后再将这些平均值相加得到最终的损失值。这样做的目的是防止不同 batch size 下的损失值大小不一致导致训练不稳定。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Unet3D(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(Unet3D, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        
        # Encoder
        self.conv1 = nn.Conv3d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv3d(256, 512, kernel_size=3, padding=1)
        
        # Decoder
        self.upconv1 = nn.ConvTranspose3d(512, 256, kernel_size=2, stride=2)
        self.conv5 = nn.Conv3d(512, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.upconv2 = nn.ConvTranspose3d(256, 128, kernel_size=2, stride=2)
        self.conv6 = nn.Conv3d(256, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.upconv3 = nn.ConvTranspose3d(128, 64, kernel_size=2, stride=2)
        self.conv7 = nn.Conv3d(128, 64, kernel_size=3, padding=1)
        
        # Output
        self.conv8 = nn.Conv3d(64, out_channels, kernel_size=1)
        
        # Activation functions
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        # Encoder
        x1 = self.relu(self.conv1(x))
        x2 = self.relu(self.conv2(x1))
        x3 = self.relu(self.conv3(x2))
        x4 = self.relu(self.conv4(x3))
        
        # Decoder
        x = self.upconv1(x4)
        x = torch.cat([x, x3], dim=1)
        x = self.relu(self.conv5(x))
        x = self.upconv2(x)
        x = torch.cat([x, x2], dim=1)
        x = self.relu(self.conv6(x))
        x = self.upconv3(x)
        x = torch.cat([x, x1], dim=1)
        x = self.relu(self.conv7(x))
        
        # Output
        x = self.conv8(x)
        x = self.softmax(x)
        
        return x

# 定义模型
model = Unet3D(in_channels=1, out_channels=3)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss /= inputs.shape[0] # 对每个输入数据的损失值进行平均
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:    # 每 10 个 batch 输出一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

在这个例子中，我们使用了一个名为 `train_loader` 的数据加载器来加载训练数据。在训练过程中，我们对每个输入数据的损失值进行平均，然后将所有平均值相加得到最终的损失值。这样做可以确保不同 batch size 下的损失值大小一致，从而保证训练的稳定性。