// 分割结果，单张图片AUC计算
必须保证y_true（gt）是二值、整型的，y_test（out_net）是网络输出结果，float数据，表示网络将像素分为0/1类的对应概率。
// code
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
out_s = out_s.squeeze(0).detach().numpy()
gt_s = gt_s.squeeze(0).cpu().numpy().astype(int)
out_roc = out_s.reshape(-1, 1)
gt_roc = gt_s.reshape(-1, 1)
fpr, tpr, _ = roc_curve(gt_roc, out_roc) # 真实值是int，行数为样本数，列数为1
roc_auc = auc(fpr, tpr)
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容