Python代码中计算真负例(TN)的完整示例

在给定的代码中，TN（True Negative）的计算是缺失的。TN是指模型正确地预测为负例的样本数量。在二分类问题中，负例指的是模型预测为0的样本。

要计算TN，可以使用以下代码：

TN = (premasks == 0).sum(1) - FP - FN

将此代码添加到给定的代码中的合适位置，以计算TN。

以下是包含TN计算的完整代码示例：

with torch.no_grad():
    for i, b in enumerate(batch(dataset, batch_size)):

        imgs = np.array([k[0] for k in b]).astype(np.float32)
        true_masks = np.array([k[1] for k in b])

        imgs = torch.from_numpy(imgs)
        imgs = imgs.unsqueeze(1)
        true_masks = torch.from_numpy(true_masks)

        pre_masks_eval = torch.zeros(true_masks.shape[0], 14, 256, 256)
        true_masks_eval = torch.zeros(true_masks.shape[0], 14, 256, 256)
        batchshape = true_masks.shape[0]

        batch_dice = torch.zeros(14).cuda()
        if gpu:
            imgs = imgs.cuda()
            true_masks = true_masks.cuda()
            net.cuda()

        output_img = net(imgs)
        input = output_img.cuda()
        pre_masks = input.max(1)[1].float()  # 索引代表像素所属类别的数字
        for ak in range(14):
            if ak == 0:
                continue
            pre_masks_eval[:, ak] = (pre_masks == ak)
            true_masks_eval[:, ak] = (true_masks == ak)
            premasks = pre_masks_eval[:, ak].view(true_masks.shape[0], -1)
            truemasks = true_masks_eval[:, ak].view(true_masks.shape[0], -1)

            intersection = premasks * truemasks
            TP = intersection.sum(1)
            FP = premasks.sum(1) - TP
            FN = truemasks.sum(1) - TP

            TN = (premasks == 0).sum(1) - FP - FN  # 计算TN

            for bk in range(true_masks.shape[0]):
                if TP[bk] == 0 and FP[bk] == 0 and FN[bk] == 0:
                    NE[ak] += 1
                    JNE[ak] += 1

通过添加代码TN = (premasks == 0).sum(1) - FP - FN，您现在可以在代码中计算TN值。请注意，代码中的premasks指的是模型的预测结果，FP和FN分别代表假阳性和假阴性。

希望这个示例能帮助您理解如何在代码中计算TN。如果您还有其他问题，请随时提问。