if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

这段代码是语义分割任务中的损失计算部分，其中使用了深监督（Deep Supervision）的方法。在深监督中，一个模型通常会产生多个输出，每个输出都对应着不同的层或分支，在训练过程中，每个输出都会计算一次损失，并反向传播更新梯度。这个方法可以有效地加快模型的收敛速度，并提高模型的鲁棒性。

如果cfg.deepsupervision为True，表示使用深监督方法。代码首先使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到多个预测掩码masks_pred。接下来，对于每一个预测掩码masks_pred，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot_cross_entropy。最后，将总的损失除以预测掩码的数量，得到平均损失tot_cross_entropy，并将它加到总平均损失tot中。

如果cfg.deepsupervision为False，表示不使用深监督方法。代码中仍然使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到一个预测掩码masks_pred。接下来，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot。

最后，代码使用进度条pbar来显示训练的进度。其中pbar.update(imgs.shape[0])表示当前已经处理了多少张图片。

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def init_optimizer(self, **kwargs): # Choose optimizer model = self.model_container.models['model'] try: opt_type = self.cfg.optimizer freeze = getattr(self.cfg, 'freeze', False) or getattr(self.cfg, 'train_classifier', False) if opt_type == 'SGD': print('Using SGD as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay) elif opt_type == 'Adam': print('Using Adam as optimizer') if freeze: print('Freezing weights!') self.optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) else: self.optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, weight_decay=self.cfg.weight_decay) except AttributeError: self.optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=self.cfg.learning_rate, momentum=self.cfg.momentum, weight_decay=self.cfg.weight_decay)这个函数什么意思

这个函数是一个初始化优化器的函数，它的作用是根据配置文件中的参数选择使用哪种优化器（SGD或Adam），并根据需要决定是否冻结模型权重（freeze），以及设置相应的超参数（学习率、动量、权重衰减等）。如果配置文件中没有指定优化器，则默认使用SGD优化器。在使用SGD优化器时，如果需要冻结权重，则只会更新梯度不为0的权重。这个函数是在模型训练前被调用的，其作用是为模型训练做准备。

self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, )

这段代码使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 Unet 模型作为编码器(encoder)，并指定了模型的 backbone、输入通道数、输出通道数、激活函数等参数。其中，encoder_weights 参数用于指定预训练的权重文件路径，如果不需要使用预训练权重则可以设置为 None。Unet 模型是一种常用的图像分割模型，可以用于将输入图像分割成多个部分，每个部分对应一个输出通道。