用python实现带权重的BCELoss

以下是用Python实现带权重的BCELoss的示例代码：

import torch.nn.functional as F
import torch

class WeightedBCELoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, weight=None):
        super(WeightedBCELoss, self).__init__()
        self.weight = weight

    def forward(self, input, target):
        if self.weight is not None:
            # apply weights to both the input and target tensors
            input = input * self.weight
            target = target * self.weight

        # apply binary cross entropy loss
        loss = F.binary_cross_entropy(input, target, reduction='mean')

        return loss

该类继承自`torch.nn.Module`，并重写了`forward`方法来计算带权重的BCELoss。如果没有指定权重，则默认为None。

在`forward`方法中，首先检查`weight`是否为None，如果不是，则将权重应用于输入和目标张量。之后，使用Pytorch中的`F.binary_cross_entropy`函数计算二元交叉熵损失。最后，返回计算出的损失。

使用示例：

import torch

# create input and target tensors
input = torch.randn(3, requires_grad=True)
target = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.float)

# create weight tensor
weight = torch.tensor([0.5, 1.5, 0.5], dtype=torch.float)

# create instance of WeightedBCELoss class
criterion = WeightedBCELoss(weight=weight)

# compute loss
loss = criterion(input, target)

# print loss
print(loss)

在此示例中，输入张量的形状为(3,)，目标张量的形状为(3,)。然后，创建一个权重张量，其形状与输入和目标张量的形状相同。最后，创建一个`WeightedBCELoss`类的实例，并使用输入张量和目标张量计算损失。输出为一个标量张量，表示计算出的损失。