解释如下代码并详细地解释最终的输出的shape是怎么样的：class DiceCELoss_Loss Compute both Dice loss and Cross Entropy Loss and return the weighted sum of these two losses The details of Dice loss is shown in monailos

这段代码定义了一个DiceCELoss类，用于计算Dice loss和Cross Entropy Loss，并返回这两个损失的加权和。

在初始化函数中，定义了一系列参数，包括是否包含背景类别、是否将目标转换为one-hot格式、是否应用sigmoid函数、是否应用softmax函数、是否使用其他激活函数、是否使用平方版本的目标和预测、是否计算Jaccard Index、损失函数的缩减方式等。其中，ce_weight和lambda_ce只在Cross Entropy Loss中使用。

在forward函数中，首先判断输入和目标的维度是否相同，如果不相同则抛出ValueError。然后计算Dice loss和Cross Entropy Loss，并根据lambda_dice和lambda_ce加权求和，得到总损失total_loss，并返回。

最终的输出是一个标量值，表示总损失。