分裂展平张量以执行类明智的损失

如何解决分裂展平张量以执行类明智的损失

我想将骰子损失函数调整为多类平均。 y_true和y_pred是一键热3D图像（标签的掩码）。 例如，如果展平的张量顺序包含X个类，我想将它们分成X个相等的长度，计算它们各自的损耗并将它们平均。请注意，它需要批量工作。

这是我的代码；

def dice_coef(y_true,y_pred,smooth=1e-10):
    y_true_f = K.flatten(y_true)
    y_pred_f = K.flatten(y_pred)

    # here I would like to split y_true_f and y_pred_f in X sub tensor
    # of equal length. The following code would then be performed on each
    # sub tensor and averaged to output the mean-class wise loss.

    intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f)
    return (2. * intersection + smooth) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + smooth)


def dice_coef_loss(y_true,y_pred):
    return 1 - dice_coef(y_true,y_pred)

我该如何实现？