dice loss的keras代码

下面是Dice Loss的Keras代码实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.backend import flatten

def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1):
    intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3])
    union = tf.reduce_sum(y_true, axis=[1,2,3]) + tf.reduce_sum(y_pred, axis=[1,2,3])
    dice = tf.reduce_mean((2. * intersection + smooth)/(union + smooth), axis=0)
    return dice

def dice_loss(y_true, y_pred):
    loss = 1 - dice_coef(y_true, y_pred)
    return loss

其中，`dice_coef`函数计算Dice系数，`dice_loss`函数计算Dice Loss。`y_true`和`y_pred`都是四维的张量，分别表示真实标签和预测标签。在计算Dice系数时，需要对每个样本分别计算交集和并集，并对所有样本的Dice系数求平均。在计算Dice Loss时，需要将Dice系数减一，因为Dice系数越大表示两个分布越相似，而Loss越小表示两个分布越相似。