out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y)

时间: 2024-03-11 07:45:34 浏览: 21
这是一段Python代码,其中 `y_normalizer` 是一个对象,它的 `decode` 方法用于将数值解码成原始的文本数据。在这段代码中,`out` 和 `y` 都是经过编码的数值数据,`out` 是模型预测输出的结果,`y` 是样本数据中的真实标签。这两行代码的作用是将 `out` 和 `y` 解码成原始的文本数据,以便进行后续的比较和分析。需要注意的是,如果 `y_normalizer` 对象没有定义 `decode` 方法,这段代码会报错。
相关问题

y_normalizer.cuda()

这是一个Python语句,其中 `y_normalizer` 是一个对象,`cuda()` 是这个对象的一个方法。在PyTorch中,`cuda()` 方法用于将对象移动到GPU上进行计算。因此,这个语句的作用是将 `y_normalizer` 对象移动到GPU上进行计算。需要注意的是,如果当前代码在CPU上执行,那么该语句会报错。

model.eval() test_l2 = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x).reshape(batch_size, s, s) out = y_normalizer.decode(out) test_l2 += myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)).item() train_l2/= ntrain test_l2 /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2-t1, train_l2, test_l2)

这是一个使用 PyTorch 训练模型的代码片段,其中包含了模型的测试过程。首先使用 `model.eval()` 将模型设置为评估模式,然后使用 `torch.no_grad()` 来关闭梯度计算,以节省计算资源。接着通过一个循环遍历测试集中的数据,将数据传入模型中进行前向传播,得到模型的输出 `out`,并将其还原为原始数据的形式(使用 `y_normalizer.decode()` 进行反归一化)。 然后计算模型在测试集上的损失值 `test_l2`,将其累加到 `test_l2` 中。在循环结束后,将 `test_l2` 除以测试集的大小 `ntest`,得到平均损失值 `test_l2`。最后输出当前训练轮数 `ep`、训练时间 `t2-t1`、训练集上的平均损失值 `train_l2` 和测试集上的平均损失值 `test_l2`。

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if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))请完整详细的解释每一行的代码意思

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