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。

相关问题

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() 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解析

这段代码是一个函数`get_input`，它用于将输入数据batch中的指定键值k取出来，并做一些预处理，最终返回一个张量x。具体来说，该函数的实现包括以下几个步骤：

1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。

2. 检查x的形状是否为3维，如果是，则在最后一维添加一个维度，使其成为4维张量。

3. 将x的维度从(批大小, 高, 宽, 通道数)的顺序改为(批大小, 通道数, 高, 宽)的顺序。

4. 如果batch_resize_range不为None，则对x进行大小调整。具体来说，如果当前训练步数（self.global_step）小于等于4，则将x的大小调整为batch_resize_range的上限，否则将x的大小随机调整到batch_resize_range中的一个大小。调整大小的方法是使用双三次插值方法（mode="bicubic"）将x调整到指定大小。

5. 将x转换为浮点数类型，并返回。

self.global_step和self.batch_resize_range有何关联，举例

self.global_step和self.batch_resize_range之间的关联是通过训练步数来实现的，具体来说：

在这段代码中，self.global_step是一个计数器，用于记录当前训练的步数。当训练步数小于等于4时，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。因此，当self.global_step小于等于4时，将调整大小设为上限，即使用最大的大小进行训练。而当self.global_step大于4时，就可以开始使用较小的大小进行训练，此时从batch_resize_range中随机选取一个新的大小进行调整。

例如，假设batch_resize_range的取值为(256, 512)，表示输入数据的大小可以调整到256到512之间的任意值。在训练开始时，self.global_step的值为1，此时需要使用最大的大小512进行训练，因为此时可能内存空间较为充足。在第5步训练完成后，self.global_step的值变为5，此时可以开始使用较小的大小进行训练，例如从batch_resize_range中随机选取一个新的大小，例如320或384等。这样做可以使得输入数据的大小逐渐趋于批次数据的大小，从而提高神经网络的训练效果。