PyTorch 自定义损失函数：Dice 损失与交叉熵损失

这段代码定义了一个名为'Loss'的类，继承自'nn.Module'。构造函数'init' 接受一个参数'mode'，并将其赋值给'self.mode'。'forward' 函数接受两个参数'output' 和 'target'，根据'self.mode' 的值选择相应的度量函数。

如果 'self.mode' 为 'Dice'，则度量函数为 'DSC()'；如果 'self.mode' 为 'CE'，则度量函数为 'CE()'；否则打印一条错误信息，并将度量函数赋值为 'DSC()'。

接下来，代码获取 'target' 的批次大小和类别数量，并创建一个大小为 batchSize×classNum 的空张量 'loss'。然后，通过循环遍历类别数量，将度量函数应用于 'output' 和 'target' 的相应列，将结果赋值给 'loss' 的相应列。最后，返回 'loss' 张量。

最终的输出取决于 'self.mode' 的值。如果 'self.mode' 为 'Dice' 或 'CE'，则输出为一个大小为 batchSize×classNum 的张量 'loss'，其中包含了计算得到的损失值。如果 'self.mode' 既不是 'Dice' 也不是 'CE'，则输出为一条错误信息，并使用 Dice Loss 计算了的损失值。