def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx): # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/37142 # try not to fool the heuristics x = self.get_input(batch, self.image_key) xrec, qloss, ind = self(x, return_pred_indices=True) if optimizer_idx == 0: # autoencode aeloss, log_dict_ae = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train", predicted_indices=ind) self.log_dict(log_dict_ae, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return aeloss if optimizer_idx == 1: # discriminator discloss, log_dict_disc = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train") self.log_dict(log_dict_disc, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return discloss解析

这段代码是PyTorch Lightning中的一个训练步骤函数，用于实现模型的训练过程。该函数接受三个参数：batch、batch_idx和optimizer_idx，分别表示当前训练的批次数据、批次数据的索引和优化器的索引。

在函数内部，首先通过self.get_input(batch, self.image_key)获取输入数据x，并调用self(x, return_pred_indices=True)进行前向传播，得到重构数据xrec、量化损失qloss和预测的编码索引ind。

接下来，根据优化器的索引，分别计算自编码器和判别器的损失函数。如果优化器索引为0，则计算自编码器的损失函数，并调用self.loss函数进行计算。计算完成后，将损失函数的值返回，并使用self.log_dict将损失值记录到日志中。如果优化器索引为1，则计算判别器的损失函数，并调用self.loss函数进行计算。计算完成后，将损失函数的值返回，并使用self.log_dict将损失值记录到日志中。

最终，training_step函数返回损失函数的值，用于在训练过程中更新模型的参数。