image_true has intensity values outside the range expected for its data type. Please manually specify the data_range.

这个错误通常是由于图像的像素值超出了其数据类型的范围所引起的。要解决这个问题，你需要手动指定数据范围。

在大多数情况下，你可以通过将像素值缩放到数据类型的范围内来解决此问题。例如，如果你的图像数据类型为uint8（范围为0-255），但像素值超过了这个范围，你可以使用以下代码将像素值缩放到该范围内：

import numpy as np

# 将图像数据类型转换为float类型，以便进行缩放
image_true = image_true.astype(np.float32)

# 将像素值缩放到[0, 255]范围内
image_true = (image_true - image_true.min()) / (image_true.max() - image_true.min()) * 255

# 将图像数据类型转换回uint8
image_true = image_true.astype(np.uint8)

如果你知道图像的像素值范围，则可以手动指定数据范围。例如，如果你的图像像素值范围为[0, 500]，你可以使用以下代码指定数据范围：

import torch
from torchvision import transforms

# 定义数据范围
data_range = [0, 500]

# 定义转换器，将像素值缩放到[0, 1]范围内
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0], std=[1/(data_range[1]-data_range[0])])
])

# 将图像转换为Tensor类型，并缩放到[0, 1]范围内
image_true = transform(image_true)

# 将图像数据类型转换为float类型，以便进行计算
image_true = image_true.float()

# 通过将像素值缩放到[-1, 1]范围内，使它们适合于模型的输入
image_true = 2 * (image_true - data_range[0]) / (data_range[1] - data_range[0]) - 1

在这个例子中，我们使用了PyTorch中的transforms模块，将图像像素值缩放到[0, 1]范围内，然后使用Normalize函数将其缩放到[-1, 1]范围内，以便于模型的输入。请注意，我们将数据范围指定为[0, 500]，因为我们知道该图像的像素值范围。