def test(imgL,imgR,disp_true): model.eval() if args.cuda: imgL, imgR, disp_true = imgL.cuda(), imgR.cuda(), disp_true.cuda() #--------- mask = disp_true < 192什么意思、

这段代码是一个深度学习模型的测试函数，输入参数分别为左右图像 `imgL` 和 `imgR`，以及真实的视差图 `disp_true`。

在函数中，首先通过 `model.eval()` 来切换模型为评估模式，即关闭了 Dropout 和 BatchNormalization 等随机性的操作。

接着，如果有可用的 GPU，将输入数据 `imgL`, `imgR`, `disp_true` 转移到 GPU 上进行计算。

最后，`mask = disp_true < 192` 是一个逻辑运算，根据真实的视差图 `disp_true` 创建了一个布尔类型的掩码数组 `mask`，其中的每一个元素的值为 True 或 False，表示该像素点的视差值是否小于 192。该掩码数组可以用于后续的评估指标计算，例如计算误差时可以只考虑视差值小于 192 的像素点。