KSIZE); // 初始化 AES 解密器 AES_KEY aes; AES_set_decrypt_key(aes_key, AES_KEYLENGTH, &aes); // 分块解密 unsigned char in_buf[AES_BLOCKSIZE]; unsigned char out_buf[AES_BLOCKSIZE]; while (infile.read((char*)in_buf, AES_BLOCKSIZE)) { AES_cbc_encrypt(in_buf, out_buf, AES_BLOCKSIZE, &aes, iv, AES_DECRYPT); outfile.write((char*)out_buf, AES_BLOCKSIZE); } // 关闭文件 infile.close(); outfile.close(); } // 加载配置文件 inline bool LoadConfigFile(const std::string& filename, std::string& content, const unsigned char* aes_key) { // 解密文件 DecryptFile(filename, "config.txt", aes_key); // 打开文件 std::ifstream file("config.txt"); if (!file) { std::cerr << "Failed to open config file: " << filename << std::endl; // return false; } // 读取文件内容 std::getline(file, content); // 关闭文件 file.close(); // 删除解密后的文件 remove("config.txt"); return true; } // 保存配置文件 inline bool SaveConfigFile(const std::string& filename, const std::string& content, const unsigned char* aes_key) { // 打开文件 std::ofstream file("config.txt"); if (!file) { std::cerr << "Failed to open config file: " << filename << std::endl; return false; } // 写入文件内容 file << content; // 关闭文件 file.close(); // 加密文件 EncryptFile("config.txt", filename, aes_key); // 删除明文文件 remove("config.txt"); return true; } std::string content; if (!LoadConfigFile(CONFIG_FILE, content, aes_key)) { // 如果加载失败，说明配置文件不存在或已被篡改，需要重新创建 content = GetCurrentTimestampString(); SaveConfigFile(CONFIG_FILE, content, aes_key); } 为什么没有生成 "config.txt.enc"

从您提供的代码来看，无法确定为什么没有生成 "config.txt.enc" 文件。可能是由于以下几个原因：

1. 加密文件函数 `EncryptFile` 没有被调用，或者调用时出现异常导致加密操作失败。
2. 加密文件函数 `EncryptFile` 生成的文件名不正确，或者保存的路径不正确，导致无法找到生成的加密文件。
3. 文件权限问题，导致生成的加密文件无法被保存。

您可以在代码中加入一些调试信息来确定具体的错误原因。例如，在 `EncryptFile` 函数中添加一些打印信息，以确保加密操作成功，并且生成的加密文件名和路径都是正确的。如果加密操作成功，那么您需要检查文件系统的权限，确保程序有足够的权限来保存生成的加密文件。

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pad = ksize // 2是什么意思

这是 Python 中的整数除法（// 符号），表示将两个整数相除并向下取整，得到的商是整数类型。在这种情况下，它将 ksize（卷积核的大小）除以 2，然后向下取整，得到的结果是 pad（卷积核的边缘填充大小）。这个值表示在进行卷积运算之前在图像边缘附近添加的填充大小，以使卷积核对整个图像进行有效的卷积运算。

def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False) # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker假设输入的otf是四维张量，那么 psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False)。在pytorch1.7版本之后报错，该如何修改可以保持整段代码不报错，输出维度没有问题

在pytorch1.7版本之后，`torch.irfft()`函数的参数顺序发生了改变，需要将`onesided`参数放到第一个位置。因此，可以将代码中的`torch.irfft(otf, 3, onesided=False)`修改为`torch.irfft(otf, onesided=False, signal_ndim=3)`，这样可以保持整段代码不报错，输出维度没有问题。