用刚刚给出的代码计算miou，写出python代码

计算miou的代码如下：

def miou(outputs, labels):
    # 计算IoU值
    intersection = torch.logical_and(outputs, labels).sum()
    union = torch.logical_or(outputs, labels).sum()
    iou = (intersection + 1e-6) / (union + 1e-6)
    return iou

def eval():
    unet.eval()
    segmentation.eval()
    miou_total = 0.0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_loader:
            # 得到深度先验图像
            depth_images = depth_prior(images)
            
            # 使用UNet进行特征提取
            features = unet(depth_images)
            
            # 使用K中值算法进行分割
            outputs = segmentation(features)
            
            # 计算miou
            miou_total += miou(outputs, labels)
            
    miou_total /= len(test_loader)
    print('miou:', miou_total)

在`eval`函数中，首先将`UNet`和`Segmentation`网络设为评估模式，然后对测试集进行循环，得到深度先验图像，使用UNet进行特征提取，使用K中值算法进行分割，最后计算miou并累加到`miou_total`中。最终输出平均miou值。需要注意的是，计算IoU时需要先将输出和标签转换成逻辑矩阵进行计算。