if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

这段代码是在对输入数据进行预处理的基础上，进一步对输入数据进行大小调整，包括以下几个步骤：

1. 判断是否需要对输入数据进行大小调整，这个条件是self.batch_resize_range不为None。self.batch_resize_range是一个二元组，包含了要调整的大小范围，例如(256, 512)表示大小可以调整到256到512之间的任意值。

2. 如果需要进行大小调整，则从self.batch_resize_range中取出调整的下限和上限，并赋值给变量lower_size和upper_size。

3. 判断当前的训练步数self.global_step是否小于等于4，如果是，则将调整大小设为上限，这是因为在训练开始的几个批次中，为了避免内存不足的问题，需要先使用最大的大小进行训练，以便后续可以逐渐降低大小。

4. 如果当前的训练步数self.global_step大于4，则使用np.random.choice从大小范围中随机选取一个大小，步长为16。

5. 如果选取的新大小new_resize与x的第3个维度大小不同，则使用双三次插值方法（mode="bicubic"）将x的大小调整到新的大小new_resize。

6. 将调整后的x从计算图中分离出来（detach），然后返回。这个操作是为了避免在训练过程中反向传播时，对调整操作进行反向传播。