mindspore.nn.Dice ================== .. py:class:: mindspore.nn.Dice(smooth=1e-5) 集合相似性度量。 用于计算两个样本之间的相似性。当分割结果最好时,Dice系数的值为1,当分割结果最差时,Dice系数的值为0。Dice系数表示预测值与真实值交集同预测值和真实值并集之间的比值。 .. math:: dice = \frac{2 * (pred \bigcap true)}{pred \bigcup true} **参数:** - **smooth** (float) - 在计算过程中添加到分母里,用于提高数值稳定性,取值需大于0。默认值:1e-5。 .. py:method:: clear() 重置评估结果。 .. py:method:: eval() 计算Dice系数。 **返回:** Float,计算的结果。 **异常:** - **RuntimeError** - 样本数为0。 .. py:method:: update(*inputs) 更新内部评估结果 `y_pred` 和 `y` 。 **参数:** - **inputs** (tuple) -输入 `y_pred` 和 `y` 。 `y_pred` 和 `y` 是tensor、列表或numpy.ndarray。 `y_pred` 是预测值, `y` 是真实值。 `y_pred` 和 `y` 的shape都是 `(N, ...)`。 **异常:** - **ValueError** - 输入参数的数量不等于2。 - **ValueError** - 如果预测值和标签shape不一致。