def set_grid(self, input_size): self.input_size = input_size self.grid_cell = self.create_grid(input_size) self.scale = np.array([[[input_size[1], input_size[0], input_size[1], input_size[0]]]]) self.scale_torch = torch.tensor(self.scale.copy(), device=self.device).float()

这段代码是一个方法，用于设置网格相关的参数。首先，将输入尺寸`input_size`保存到实例变量`self.input_size`中。然后调用`create_grid`方法生成网格矩阵，并将其保存到实例变量`self.grid_cell`中。接下来，创建一个形状为`[1, 1, 4]`的NumPy数组`scale`，其中包含了输入尺寸的四个坐标值`[input_size[1], input_size[0], input_size[1], input_size[0]]`。将该数组复制给变量`self.scale`。

最后，将`scale`数组复制一份，并将其转换为浮点型张量`scale_torch`，并将其移动到指定的设备上，并保存到实例变量`self.scale_torch`中。这个张量的形状为`[1, 1, 4]`，表示了输入尺寸的四个坐标值。