解释代码 color = self.gradient_color("Yellow", "Red", idx / len(threshs)) original_img[mask != 255] = color
时间: 2024-05-26 13:13:00 浏览: 22
该段代码是在使用渐变色将某个图片的特定部分标记出来。具体来说,gradient_color 函数接受两种颜色作为输入,idx/len(threshs) 则是用于计算颜色的深浅度。mask != 255 是用来选中图片特定区域的掩码,而 original_img 则是特定区域的像素矩阵。最后,将计算得到的渐变色赋值给选中区域的像素即可。
相关问题
def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'
这个错误是因为在 calc_gradient_penalty 函数中,如果 gradients2 是 None,则会返回 None。在 get_loss 函数中,如果 gradient_penalty 是 None,则返回的就是 self.loss_D + None,这导致了 TypeError 错误。
为了解决这个问题,你可以在 calc_gradient_penalty 函数中添加一个条件判断,如果 gradients2 是 None,则返回 0.0,而不是 None。这样,当计算 gradient_penalty 时,即使 gradients2 是 None,也不会导致错误。修改后的代码如下:
```
def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data):
alpha = torch.rand(1, 1)
alpha = alpha.expand(real_data.size())
alpha = alpha.cuda()
interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data)
interpolates = interpolates.cuda()
interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True)
disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates)
s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda()
gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
create_graph=True, retain_graph=True,
only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
if gradients2 is None:
return 0.0
gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \
(((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA)
return gradient_penalty
def get_loss(self, net,fakeB, realB):
self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach())
self.D_fake = self.D_fake.mean()
self.D_fake = (self.D_fake + x).mean()
# Real
self.D_real, x = net.forward(realB)
self.D_real = (self.D_real+x).mean()
# Combined loss
self.loss_D = self.D_fake - self.D_real
gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data)
if gradient_penalty == None:
gradient_penalty = 0.0
return self.loss_D + gradient_penalty
```
运行如下代码时,def backward(self, idx): self.model.zero_grad() grad_output = torch.zeros_like(self.gradient_maps[-1]) grad_output[0][idx] = 1 self.gradient_maps[-1].backward(gradient=grad_output) 报错list index out of range,如何解决
这个错误可能是因为 `self.gradient_maps` 列表中没有足够的元素。
你可以在使用 `self.gradient_maps` 列表之前,先检查一下它的长度是否足够,例如:
```
if len(self.gradient_maps) > 0:
grad_output = torch.zeros_like(self.gradient_maps[-1])
grad_output[0][idx] = 1
self.gradient_maps[-1].backward(gradient=grad_output)
```
这样就可以避免访问越界的问题了。如果 `self.gradient_maps` 列表中没有足够的元素,你可能需要检查一下代码逻辑是否正确,或者调整一下其他部分的代码。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)