有ground_truth, prediction，帮我写一个计算AUC，ACC，recall，precision的pytorch方法

好的，以下是一个计算AUC、ACC、recall和precision的PyTorch方法：

import torch

def auc_acc_recall_precision(gt, pred):
    # gt和pred都是PyTorch张量，大小为[batch_size, num_classes]
    # 其中，gt是真实标签，pred是模型预测
    # 需要将它们转换为一维张量，大小为[batch_size * num_classes]
    gt = gt.view(-1)
    pred = pred.view(-1)

    # 计算AUC
    fpr, tpr, _ = sklearn.metrics.roc_curve(gt.cpu().numpy(), pred.cpu().numpy())
    auc = sklearn.metrics.auc(fpr, tpr)

    # 计算ACC
    threshold = 0.5
    binary_pred = (pred >= threshold).float()
    correct = torch.sum(binary_pred == gt).item()
    total = gt.numel()
    acc = correct / total

    # 计算recall和precision
    binary_pred = binary_pred.view(-1)
    tp = torch.sum((binary_pred == 1) & (gt == 1)).item()
    fn = torch.sum((binary_pred == 0) & (gt == 1)).item()
    fp = torch.sum((binary_pred == 1) & (gt == 0)).item()
    tn = torch.sum((binary_pred == 0) & (gt == 0)).item()
    recall = tp / (tp + fn)
    precision = tp / (tp + fp)

    return auc, acc, recall, precision

注意，这个方法假设gt和pred是二分类问题，因此计算ACC、recall和precision时使用了一个阈值0.5。对于多分类问题，您可能需要修改代码。