pytorch代码实现模型训练中使用LDAM损失函数

LDAM（Label-Distribution Aware Margin）是一种针对多类别分类问题的损失函数，它考虑了类别分布的不平衡性，能够提高模型在少数类别上的分类准确率。下面是使用PyTorch实现LDAM损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LDAMLoss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        m_list = 1.0 / torch.sqrt(torch.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / torch.max(m_list))
        self.m_list = m_list
        self.s = s
        self.weight = weight
        self.xent = nn.CrossEntropyLoss(weight=self.weight)

    def forward(self, x, target):
        index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
        index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)
        index_float = index.float()
        batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0, 1))
        batch_m = batch_m.view((-1, 1))
        x_m = x - batch_m
        output = torch.where(index, x_m, x)
        output *= self.s
        loss = self.xent(output, target)
        return loss

其中，`cls_num_list`是一个长度为类别数的列表，表示每个类别在训练集中的样本数。`max_m`是一个超参数，用于控制margin的大小。`weight`是用于加权的类别权重。`s`是用于缩放输出的参数。

在`forward`函数中，首先根据标签数据生成一个one-hot编码的index张量，然后计算每个类别对应的`m`值，并将其与index张量相乘得到batch_m。接着，将x减去batch_m得到x_m，将x_m和x按照index张量的值进行选择，输出结果再乘以s进行缩放，最后计算交叉熵损失并返回。