depth_map = cv2.normalize(src=depth, dst=None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

这段代码使用了OpenCV库中的normalize函数。它将输入的深度图像depth归一化为0-255的值，并将结果存储在depth_map变量中。其中，alpha和beta参数用于指定输出范围，norm_type参数用于指定规范化类型，dtype参数用于指定输出数据类型。在这里，我们使用了NORM_MINMAX规范化类型，将深度图像归一化到0-255的范围，并将输出类型设置为CV_8UC1，即8位无符号整数类型。

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def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这是一个 PyTorch 的测试函数，用于测试 CIFAR-10 数据集上的模型性能。具体来说，它首先加载测试数据集并设置为 DataLoader 对象。然后将模型设置为 evaluation 模式，以确保在测试过程中不进行梯度计算。接下来，它遍历测试数据集并对每个数据点进行预测。最后，它计算预测正确的数量并返回。

def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index，以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型，如果是，则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后，如果 edge_attr 不为空，则通过多层感知机（mlp）对其进行处理，并将维度压缩为一维。接下来，如果 edge_index 是稀疏张量类型，则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后，通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后，调用 propagate 函数进行信息传递，并将结果加上偏置项（如果存在）。最终返回输出结果 out。