file_dir=='D:\\A学习\\Apython\\unet\\datasets\\before\\10_jpg_Label.tar'；tar_list = glob.glob(file_dir + r'/*.tar') tar_list为空列表

据提供的引用内容，无法回答你的问题。但是可以看出，代码中没有涉及到`file_dir=='D:\\A学习\\Apython\\unet\\datasets\\before\\10_jpg_Label.tar'`和`tar_list`的定义和赋值，因此无法判断`tar_list`为空列表的原因。建议提供更多相关信息或代码。

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self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这部分代码主要是设置网络的参数和模型选择。

首先，使用`OrderedDict`创建了一个名为`network_parameters`的有序字典，其中包含了一些网络的参数。这些参数包括`num_filters_base`表示基础滤波器数量，`activation`表示激活函数，`dropout_ratio`表示随机失活比率，`num_levels`表示网络的层数，`heatmap_initialization`表示是否对热图进行初始化，`data_format`表示数据格式。

接下来，通过判断`config.model`的值是否为'unet'来选择对应的模型。如果是'unet'，则将`self.network`设置为Unet类的引用。

最后，设置了一个全局梯度裁剪的阈值`clip_gradient_global_norm`为100000.0。这个阈值可以用来控制梯度更新的范围，防止梯度爆炸的问题。

这部分代码主要是设置网络相关的参数和选择模型，具体的网络结构和训练过程需要在其他部分的代码中实现。

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分：

1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。

2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如训练集和验证集的路径、模型保存的文件夹、训练时的批大小、训练的轮数等。

3. 在 main() 函数中，首先创建了一个用于保存模型的文件夹，然后调用了 load_data 模块中的 load_images() 函数加载训练集和验证集的数据。

4. 接着定义了一个 UNet 网络，并使用 network 模块中的 init() 函数对模型进行初始化。

5. 然后调用 train 模块中的 train_model() 函数对模型进行训练，并将训练好的模型保存在指定的文件夹中。

6. 最后调用 test 模块中的 evaluate() 函数对训练好的模型进行测试。

需要注意的是，代码中的 UNet 网络是针对单通道的输入图像，输出也是单通道的。如果需要处理多通道图像，需要修改网络的输入和输出通道数。此外，代码还可以进一步优化，比如增加数据增强等技巧，以提高模型的性能。