for output, weight in zip(network_output, weights): loss += weight * one_scale(output, target_flow, sparse) return loss def realEPE(output, target, sparse=False): b, _, h, w = target.size() upsampled_output = F.interpolate(output, (h,w), mode='bilinear', align_corners=False) return EPE(upsampled_output, target, sparse, mean=True)

这段代码是用来计算神经网络的损失函数和真实误差的函数。其中，函数one_scale是一个用于计算单个像素误差的函数，网络输出为network_output，权重为weights，目标流为target_flow，sparse表示是否使用稀疏方法计算误差。函数realEPE用于计算网络输出与目标之间的真实误差，其中使用了双线性插值将网络输出上采样到与目标相同的大小，然后调用EPE函数计算误差。最终结果为平均误差。

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def sparse_max_pool(input, size): positive = (input > 0).float() negative = (input < 0).float() output = F.adaptive_max_pool2d(input * positive, size) - F.adaptive_max_pool2d(-input * negative, size) return output def multiscaleEPE(network_output, target_flow, weights=None, sparse=False): def one_scale(output, target, sparse): b, _, h, w = output.size() if sparse: target_scaled = sparse_max_pool(target, (h, w)) else: target_scaled = F.interpolate(target, (h, w), mode='area') return EPE(output, target_scaled, sparse, mean=False) if type(network_output) not in [tuple, list]: network_output = [network_output] if weights is None: weights = [0.005, 0.01, 0.02, 0.08, 0.32] # as in original article assert(len(weights) == len(network_output)) loss = 0

这段代码是用于计算多尺度光流场误差（Multiscale End Point Error，multiscaleEPE）的。其中，输入参数network_output表示网络的输出，target_flow表示目标光流场，weights表示不同尺度的权重。如果sparse参数为True，则会忽略无效的光流向量，即目标光流场中两个坐标都为0的向量。

该函数首先判断网络的输出是否为tuple或list类型，如果不是，则将其转化为list类型。然后，根据权重weights计算每个尺度的误差，并将它们加起来作为整个多尺度误差的结果。其中，每个尺度的误差是通过调用函数one_scale计算得到的。one_scale函数用于计算单个尺度下的误差，具体实现是将目标光流场缩放到与网络输出相同的尺度，然后调用EPE函数计算误差。最后，将每个尺度的误差乘以对应的权重，然后将它们相加得到整个多尺度误差。

import sys,numpy as np from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() images,labels=(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) one_hot_labels=np.zeros((len(labels),10)) for i,l in enumerate(labels): one_hot_labels[i][l]=1 labels=one_hot_labels test_images=x_test.reshape(len(x_test),28*28)/255 test_labels=np.zeros((len(y_test),10)) for i,l in enumerate(y_test): test_labels[i][l]=1 np.random.seed(1) def relu(x): return (x>=0)*x #此函数将所有负数设为0 def relu2deriv(output): return output>=0 #当input>0时，返回1，否则返回0 alpha,iterations,hidden_size=(0.005,300,100) pixels_per_image,num_labels=(784,10) weights_0_1=0.2*np.random.random((pixels_per_image,hidden_size))-0.1 weights_1_2=0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels))-0.1 for j in range(iterations): error,correct_cnt=(0.0,0) for i in range(len(images)): layer_0=images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) dropout_mask=np.random.randint(2,size=layer_1.shape) layer_1*=dropout_mask*2 layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) error+=np.sum((labels[i:i+1]-layer_2)**2) correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==\ np.argmax(labels[i:i+1])) layer_2_delta=(labels[i:i+1]-layer_2) layer_1_delta=layer_2_delta.dot(weights_1_2.T)*relu2deriv(layer_1) layer_1_delta+=dropout_mask weights_1_2+=alpha*layer_1.T.dot(layer_2_delta) weights_0_1+=alpha*layer_0.T.dot(layer_1_delta) if (j%10==0): test_error=0.0 test_correct_cnt=0 for i in range(len(test_images)): layer_0=test_images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) test_error+=np.sum((test_labels[i:i+1]-layer_2)**2) test_correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_labels[i:i+1])) sys.stdout.write("\n"+\ "I:"+str(j)+\ " Test-Error:"+str(test_error/float(len(test_images)))[0:5] +\ " Test-Acc:"+str(test_correct_cnt/float(len(test_images)))+\ " Train-Err:"+str(error/float(len(images)))[0:5]+\ " Train-Acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))帮我看看哪里有问题

这是一段使用Python代码，主要实现了以下操作：

1. 导入了必要的库：sys、numpy和keras中的mnist数据集。

2. 从mnist数据集中加载了训练数据和测试数据，并将训练数据的前1000个样本的图像和标签提取出来。

3. 将标签转换为一个“one-hot”编码，即每个标签对应的数字将被转换为一个长度为10的0/1数组。

4. 将测试数据的图像转换为28*28的矩阵并进行归一化，并将测试数据的标签也转换为“one-hot”编码。

5. 设置随机数生成器的种子为1，以确保后续生成的随机数相同。

6. 定义了一个ReLU函数，其中，当输入大于等于0时，返回该输入，否则返回0。