self.call_model_and_loss = tf.function(self.call_model_and_loss, input_signature=[tf.TensorSpec(tf.TensorShape([1, 1] + list(reversed(self.image_size))), tf.float16 if self.use_mixed_precision else tf.float32), tf.TensorSpec(tf.TensorShape([1, 1] + list(reversed(self.image_size))), tf.float32), tf.TensorSpec(tf.TensorShape(None), tf.bool)])

这行代码使用了`tf.function`装饰器将`self.call_model_and_loss`方法转化为一个TensorFlow的图函数，以提高其执行效率。同时，它还定义了输入的签名（input_signature），限定了输入张量的形状和数据类型。

具体来说，`input_signature`是一个包含三个`tf.TensorSpec`对象的列表。每个`tf.TensorSpec`对象定义了一个张量的形状和数据类型。在这里，第一个张量是形状为[1, 1, height, width]的浮点型张量，其中height和width是图像的尺寸。第二个张量是形状同样为[1, 1, height, width]的浮点型张量。第三个张量是形状为[None]的布尔型张量。

这样做的目的是为了优化`self.call_model_and_loss`方法的执行效率，并在运行时对输入张量的形状和数据类型进行检查，以确保输入的正确性。

相关问题

self.model 的 __call__ 方法

`self.model` 的 `__call__` 方法是一个特殊方法，用于将模型对象作为函数调用。在这个方法中，模型对象可以像函数一样被调用，接受输入参数并返回相应的输出。

在这段代码中，`self.model` 是一个模型对象，可能是一个神经网络模型或其他类型的模型。通过调用 `self.model(graph)`，可以将 `graph` 作为输入传递给模型，并获得相应的输出。

具体来说，`self.model` 的 `__call__` 方法可能会在内部执行一系列操作，例如对输入数据进行预处理、执行模型的前向传播计算、返回模型的输出结果等。

请注意，`__call__` 方法的具体实现取决于模型的定义和实现方式，因此可能会因模型而异。

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

这段代码是一个名为"FeatureExtraction_Rolled"的类的初始化方法。它接受两个参数：patch_types和des_model_dirs，这些参数可以为None。在初始化过程中，它加载了一些模型，并设置了一些属性。

首先，它初始化了一个名为"self.des_models"的属性，值为None。它还初始化了一个名为"self.patch_types"的属性，值为传入的patch_types参数。接下来，它初始化了一个名为"self.minu_model"的属性，值为None，并且初始化了一个名为"self.minu_model_dir"的属性，值为传入的minu_model_dir参数。

然后，它打印出一条消息："Loading models, this may take some time..."。如果minu_model_dir不为None，则打印出一条消息："Loading minutiae model: " + minu_model_dir，并且使用minutiae_AEC模块加载了一个模型，将其赋值给self.minu_model属性。

接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。

然后，它设置了两个变量：patchSize为160，oriNum为64。如果des_model_dirs不为None且长度大于0，则使用descriptor模块的get_patch_index函数获取了一个名为self.patchIndexV的变量。

接着，如果des_model_dirs不为None，则初始化了一个名为self.des_models的空列表。＊＊＊