if opt.model == 'GANet11': disp1, disp2 = model(input1, input2) disp0 = (disp1 + disp2)/2. if opt.kitti or opt.kitti2015: loss = 0.4 * F.smooth_l1_loss(disp1[mask], target[mask], reduction='mean') + 1.2 * criterion(disp2[mask], target[mask]) else: loss = 0.4 * F.smooth_l1_loss(disp1[mask], target[mask], reduction='mean') + 1.2 * F.smooth_l1_loss(disp2[mask], target[mask], reduction='mean') elif opt.model == 'GANet_deep': disp0, disp1, disp2 = model(input1, input2) if opt.kitti or opt.kitti2015: loss = 0.2 * F.smooth_l1_loss(disp0[mask], target[mask], reduction='mean') + 0.6 * F.smooth_l1_loss(disp1[mask], target[mask], reduction='mean') + criterion(disp2[mask], target[mask]) else: loss = 0.2 * F.smooth_l1_loss(disp0[mask], target[mask], reduction='mean') + 0.6 * F.smooth_l1_loss(disp1[mask], target[mask], reduction='mean') + F.smooth_l1_loss(disp2[mask], target[mask], reduction='mean') else: raise Exception("No suitable model found ...")

这段代码是一个深度学习模型的训练过程，模型有两种选择：GANet11和GANet_deep。如果选择GANet11模型，输入input1和input2将会通过模型得到两个视差图disp1和disp2，然后将两个视差图取平均值得到disp0。如果是在KITTI或KITTI2015数据集上训练，损失函数将会是0.4倍的平滑L1损失加上1.2倍的L1损失；否则损失函数将会是0.4倍的平滑L1损失加上0.6倍的平滑L1损失加上1倍的平滑L1损失。如果选择GANet_deep模型，输入input1和input2将会通过模型得到三个视差图disp0、disp1和disp2。如果是在KITTI或KITTI2015数据集上训练，损失函数将会是0.2倍的平滑L1损失加上0.6倍的平滑L1损失加上L1损失；否则损失函数将会是0.2倍的平滑L1损失加上0.6倍的平滑L1损失加上0.2倍的平滑L1损失。如果选择的不是GANet11或GANet_deep模型，则会抛出一个异常。

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class DATA_LOADER(object): def __init__(self, opt): if opt.matdataset: if opt.dataset == 'imageNet1K': self.read_matimagenet(opt) else: self.read_matdataset(opt) self.index_in_epoch = 0 self.epochs_completed = 0

这段代码定义了一个名为DATA_LOADER的类，用于加载数据集。让我来解释一下这段代码的逻辑：

该类的构造函数__init__接受一个参数opt，表示数据加载的选项。

首先，代码检查opt中的matdataset属性是否为True。如果是，说明数据集是以MATLAB格式存储的数据集。

接下来，代码判断opt中的dataset属性是否为'imageNet1K'。如果是，说明要加载的数据集是ImageNet1K数据集，然后调用self.read_matimagenet(opt)函数来读取MATLAB格式的ImageNet1K数据。

如果不是'imageNet1K'，则调用self.read_matdataset(opt)函数来读取其他MATLAB格式的数据集。

最后，代码初始化self.index_in_epoch为0，表示当前批次中样本的索引。self.epochs_completed初始化为0，表示已经完成的轮数。

该类的作用是根据给定的选项加载数据集，并提供一些方法来获取训练样本。在实例化该类后，可以通过调用类对象的方法来获取训练样本数据。

dense_mask = transform_A(dense_mask) 以下是transform_A的代码： if opt.resize_or_crop == 'none': base = float(2 ** opt.n_downsample_global) if opt.netG == 'local': base *= (2 ** opt.n_local_enhancers) transform_list.append(transforms.Lambda(lambda img: __make_power_2(img, base, method)))

根据你提供的代码，问题出现在 `transform_A` 函数中的 `transform_list.append(transforms.Lambda(lambda img: __make_power_2(img, base, method)))` 这一行。

根据错误提示，`__make_power_2` 函数中的 `img.size` 返回的是一个整数而不是可迭代对象。这可能是因为 `dense_mask` 不是一个图像对象，而是一个整数。

请确保 `dense_mask` 是一个图像对象，可以通过调用 `type(dense_mask)` 来检查其类型。如果 `dense_mask` 不是图像对象，则需要检查在创建 `dense_mask` 时的代码逻辑，以确保其正确加载或生成图像对象。

另外，请确保你在代码中正确导入了所需的库和模块，包括 `transforms` 和 `__make_power_2` 函数。

如果问题仍然存在，请提供更多相关代码的上下文，我将尽力帮助你解决问题。