transforms 对label操作，semi-supervise大多数数据unlabel
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train_mean_teachers_3D + BraTs2019，Dataset默认将所有数据的image和label都读入了，实际semi-supervise大多数数据unlabel，后面的transform也是作用于label
我也发现了这个问题，他的网络虽然没用label，但是计算损失时都会用到label
您好，请您仔细阅读代码，计算损失函数包括diceh和ce，here. 哪里用到了没有labeled数据的label了？label_batch[:args.labeled_bs] 指的是仅考虑标注数据标签，无标注数据是伪标签pseudo_sup.
loss没什么问题，数据处理这块，比如brants2019.py里面这个函数：就对label做了操作
您好，这确实是一个问题，这个地方使用的一个dataloader，和重写的batchsampler，没有其他的最优解了，您可以定义两个dataloader解决这个问题，或者是参见here这个分支里面的写法。
祝好！
罗。