Python 加权多类分割中各类损失的计算

使用Pyrotch计算损耗很容易，可使用缩减功能：

criteria=nn.CrossEntropyLoss（重量=cw，减量=“平均值”）

其中，

cw

是类权重的1D张量

masks\u pred=net（imgs）
损失=标准（遮罩，遮罩）

在这种情况下，

loss

是一个标量（在

loss.item（）

之后），表示加权损失，它可以与使用以下方法相同：

criteria=nn.CrossEntropyLoss（重量=cw，减量=“无”）
掩码_pred=净（imgs）
损失=标准（遮罩，遮罩）
loss=loss.sum（）/cw[masks].sum（）

我的问题是如何获得每个类别的加权损失？理论上，我知道我需要计算以下各项：

x类总损失/x类总重量

我尝试过的事情：

我尝试的第一件事是获得特定类权重在

掩码上的总和（比如类0）：

cw[掩码==0]

但我得到了这个错误：

索引器：维度1的张量的索引太多

我也不知道如何计算每节课的损失