def compute_eer(label, pred, positive_label=1): # 打的分数 # all fpr, tpr, fnr, fnr, threshold are lists (in the format of np.array) fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, positive_label) fnr = 1 - tpr # the threshold of fnr == fpr eer_threshold = threshold[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # theoretically eer from fpr and eer from fnr should be identical but they can be slightly differ in reality eer_1 = fpr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] eer_2 = fnr[np.nanargmin(np.absolute((fnr - fpr)))] # return the mean of eer from fpr and from fnr eer = (eer_1 + eer_2) / 2 return eer,eer_threshold

这是一个计算等误率（EER）的函数。它接受三个参数：真实标签（label）、模型预测值（pred）和正类标签（positive_label）。其中，label 和 pred 都是数组，positive_label 的默认值为 1。函数中使用了 scikit-learn 库的 roc_curve 函数来计算真正率（TPR）和假正率（FPR），并使用 numpy 库的函数来计算 EER 和阈值。最后，函数返回 EER 和相应的阈值。

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Traceback (most recent call last): File "f:/VScode/pythonfile/shengwenshibie/eval_score.py", line 54, in <module> eer, eer_threshold = compute_eer(labs, scores, positive_label=1) File "f:/VScode/pythonfile/shengwenshibie/eval_score.py", line 15, in compute_eer fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, positive_label) TypeError: roc_curve() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误提示是说 `sklearn.metrics.roc_curve()` 函数只需要两个位置参数，但是你传递了三个参数。根据你提供的代码，很可能是因为 `positive_label` 这个参数的位置不正确导致的。

你可以在调用 `sklearn.metrics.roc_curve()` 函数时，将 `positive_label` 参数放在关键字参数的位置，以避免这个错误。例如：

fpr, tpr, threshold = sklearn.metrics.roc_curve(label, pred, pos_label=positive_label)

这样，`positive_label` 参数就会被正确地识别为关键字参数，而不是位置参数，就不会出现这个错误了。

import torch import numpy as np from math import exp import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #计算PSNR SSIM RMSE函数 def compute_measure(x, y, pred, data_range): original_psnr = compute_PSNR(x, y, data_range) original_ssim = compute_SSIM(x, y, data_range) original_rmse = compute_RMSE(x, y) pred_psnr = compute_PSNR(pred, y, data_range) pred_ssim = compute_SSIM(pred, y, data_range) pred_rmse = compute_RMSE(pred, y) return (original_psnr, original_ssim, original_rmse), (pred_psnr, pred_ssim, pred_rmse) #计算MSE def compute_MSE(img1, img2): return ((img1 - img2) ** 2).mean() def compute_RMSE(img1, img2): if type(img1) == torch.Tensor:#判断数据类型，选择是torch还是numpy return torch.sqrt(compute_MSE(img1, img2)).item() else: return np.sqrt(compute_MSE(img1, img2)) #计算PSNR def compute_PSNR(img1, img2, data_range): if type(img1) == torch.Tensor: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * torch.log10((data_range ** 2) / mse_).item() else: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * np.log10((data_range ** 2) / mse_) #计算SSIM def compute_SSIM(img1, img2, data_range, window_size=11, channel=1, size_average=True):

这段代码看起来是用 Python 和 PyTorch 实现了一些图像处理相关的函数，包括计算PSNR、SSIM、RMSE等指标，以及MSE的计算。其中，compute_PSNR函数用于计算峰值信噪比，compute_SSIM函数用于计算结构相似性指标，compute_RMSE函数用于计算均方根误差，compute_measure函数用于计算多个指标，并返回结果。这些函数都是基于numpy和torch实现的。