在下述代码中补全TN的计算：with torchno_grad for i b in enumeratebatchdataset batch_size imgs = nparrayk0 for k in bastypenpfloat32 true_masks = nparrayk1 for k in b imgs =

在代码中，TN的计算可以通过以下方式补全：

TN = (premasks == 0) & (truemasks == 0) TN = TN.sum(1)

在第二个for循环中添加以下代码：

TN = (premasks == 0) & (truemasks == 0) TN = TN.sum(1)

然后在最后的if语句中添加以下代码：

TN = (TP == 0) & (FP == 0) & (FN == 0) TN = TN.sum()

这样就完成了TN的计算。