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。