train_loss = PSMNet.train(imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L)
时间: 2023-10-06 14:08:07 浏览: 57
根据代码片段,可以看出这是在调用 PSMNet 模型的 train 方法,并将 imgL_crop, imgR_crop 和 disp_crop_L 作为输入传递给该方法。其中,imgL_crop 和 imgR_crop 分别代表左右两张图像,disp_crop_L 代表左视图的视差图。
PSMNet 是一种用于立体匹配的神经网络,它的训练过程需要输入一对立体图像和对应的视差图。train 方法会根据这些输入数据计算出模型的损失,并通过反向传播算法更新模型的参数。最终,train 方法会返回一个代表训练损失的标量值。
在这个代码片段中,train_loss 变量将保存训练损失值。可以将其用于监控模型的训练效果,并根据实际情况调整模型设计和训练参数。
相关问题
for batch_idx, (imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L) in enumerate(TrainImgLoader): start_time = time.time() loss = train(imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L) print('Iter %d training loss = %.3f , time = %.2f' % (batch_idx, loss, time.time() - start_time)) total_train_loss += loss print('epoch %d total training loss = %.3f' % (epoch, total_train_loss / len(TrainImgLoader)))什么意思
这段代码是在函数`main()`中的循环体内部。循环体内部:
- `for batch_idx, (imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L) in enumerate(TrainImgLoader):`:使用`TrainImgLoader`迭代器依次获取训练数据,循环执行直到获取完所有训练数据。
- `start_time = time.time()`:记录当前时间,用于计算每个batch的训练时间。
- `loss = train(imgL_crop, imgR_crop, disp_crop_L)`:调用`train()`函数进行训练,返回训练损失。
- `print('Iter %d training loss = %.3f , time = %.2f' % (batch_idx, loss, time.time() - start_time))`:输出当前batch的训练损失和训练时间。
- `total_train_loss += loss`:将当前batch的训练损失累加到总的训练损失中。
- `print('epoch %d total training loss = %.3f' % (epoch, total_train_loss / len(TrainImgLoader)))`:输出当前轮次的平均训练损失。
需要注意的是,这里的`train()`函数是用于训练模型的,根据上下文无法确定该函数的实现细节。同时,由于缺少函数`train()`的代码和变量定义,可能无法理解该代码的完整含义。
total_test_loss = 0 for batch_idx, (imgL, imgR, disp_L) in enumerate(TestImgLoader): test_loss = test(imgL, imgR, disp_L) print('Iter %d test loss = %.3f' % (batch_idx, test_loss)) total_test_loss += test_loss print('total test loss = %.3f' % (total_test_loss / len(TestImgLoader)))什么意思
这段代码是在函数`main()`中的循环体外部,用于测试模型在测试集上的性能,并输出测试损失。具体含义如下:
- `total_test_loss = 0`:初始化测试损失为0。
- `for batch_idx, (imgL, imgR, disp_L) in enumerate(TestImgLoader):`:使用`TestImgLoader`迭代器依次获取测试数据,循环执行直到获取完所有测试数据。
- `test_loss = test(imgL, imgR, disp_L)`:调用`test()`函数在当前测试数据上进行测试,返回测试损失。
- `print('Iter %d test loss = %.3f' % (batch_idx, test_loss))`:输出当前测试数据的测试损失。
- `total_test_loss += test_loss`:将当前测试数据的测试损失累加到总的测试损失中。
- `print('total test loss = %.3f' % (total_test_loss / len(TestImgLoader)))`:输出所有测试数据的平均测试损失。
需要注意的是,这里的`test()`函数是用于测试模型的,根据上下文无法确定该函数的实现细节。同时,由于缺少函数`test()`的代码和变量定义,可能无法理解该代码的完整含义。
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