在训练时候loss出现负值，就立马停下来分析一下原因在哪。最有可能是损失函数出现问题，开始只使用交叉熵损失时没有出现过，在加上了dice loss时就出现了问题。于是就去dice loss中寻找原因。
1：首先需要明白语义分割的GT，每一个像素点的值就是像素的类别。
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from torchvision import transforms
import torch
from PIL import Image
img = Image.open('C:/Users/翰墨大人/Desktop/0003_lable.png') #图像所在位置
img1 = np.array(img)
img1 = torch.from_numpy(img1).type(torch.FloatTensor)
# trans = transforms.ToTensor()
# img1 = trans(img1)
a = torch.unique(img1) # 查看图片内的像素值
print(a)
print(img.mode) # 查看图片模式
打印结果：
tensor([ 0., 1., 5., 7., 8., 26., 29., 38., 40.])
P
原图一共有四十个类别，在003_lable这张GT上只出现了上述的类别。剩下的像素点和上述像素点是重复的。
注意：
这里将np格式转换为tensor格式时候，不能使用transforms.ToTensor()，他会将像素值发生改变。这样新的像素值点和类别就不是一一对应的。
tensor([0.0000, 0.0039, 0.0196, 0.0275, 0.0314, 0.1020, 0.1137, 0.1490, 0.1569])
P
2：语义分割的GT一共有四十类，没有通道，而在模型中pred的输出为一个通道。
在计算二分类dice loss时候，首先要将pred进行sigmoid。GT是四十个类别，如果是二分类的话那么标签就必须是[0,1]。而loss为负值的原因就是没有将标签转换为[0,1]。
X是pred，Y是GT，分子就是X和Y进行矩阵的相乘再相加，当Y中含有大于1的类别，比如30,40的话，而X又是进过sigmoid之后再(0,1)之内，那么分子除以分母的值就会大于1，造成dice loss就变成了负值。
如何将GT变为[0,1]呢？因为我需要的是对GT进行提边，使用一个拉普拉斯对GT进行卷积，然后再使用一个阈值，大于阈值为1，小于为0。为是边缘和不是边缘。GT就又灰度图像转换为了二值图像。
l = F.conv2d(x,sobel,padding=1,stride=1)
print(l.shape)
ll = torch.unique(l) # 查看图片内的像素值
print(ll)
l[l>0.1]=1
l[l<0.1]=0
l_ = torch.unique(l) # 查看图片内的像素值
print(l_)
结果：
对于多分类的dice loss：
GT需要进行one-hot编码，这样一个通道，像素点为(0-40)的GT就会变为四十个通道，每个通道像素点为(0,1)，每个通道都可以看做一个二分类问题，属于该类别和不属于该类别。而pred的输出通道也为40，通过计算pred的每个通道和GT的每个通道的loss，最后求均值得到总loss。
3：代码代码参考
单分类代码：
import torch
import torch.nn as nn
class BinaryDiceLoss(nn.Model):
def __init__(self):
super(BinaryDiceLoss, self).__init__()
def forward(self, input, targets):
# 获取每个批次的大小 N
N = targets.size()[0]
# 平滑变量
smooth = 1
# 将宽高 reshape 到同一纬度
input_flat = input.view(N, -1)
targets_flat = targets.view(N, -1)
# 计算交集
intersection = input_flat * targets_flat
N_dice_eff = (2 * intersection.sum(1) + smooth) / (input_flat.sum(1) + targets_flat.sum(1) + smooth)
# 计算一个批次中平均每张图的损失
loss = 1 - dice_eff.sum() / N
return loss
多分类代码：
import torch
import torch.nn as nn
class MultiClassDiceLoss(nn.Module):
def __init__(self, weight=None, ignore_index=None, **kwargs):
super(MultiClassDiceLoss, self).__init__()
self.weight = weight
self.ignore_index = ignore_index
self.kwargs = kwargs
def forward(self, input, target):
"""
input tesor of shape = (N, C, H, W)
target tensor of shape = (N, H, W)
"""
# 先将 target 进行 one-hot 处理，转换为 (N, C, H, W)
nclass = input.shape[1]
target = one_hot(target.long(), nclass)
assert input.shape == target.shape, "predict & target shape do not match"
binaryDiceLoss = BinaryDiceLoss()
total_loss = 0
# 归一化输出
logits = F.softmax(input, dim=1)
C = target.shape[1]
# 遍历 channel，得到每个类别的二分类 DiceLoss
for i in range(C):
dice_loss = binaryDiceLoss(logits[:, i], target[:, i])
total_loss += dice_loss
# 每个类别的平均 dice_loss
return total_loss / C
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