// raw value : RED(=y) and IR(=X) // we need to assess DC and AC value of ir and red PPG. for (k=0 ; k<n_ir_buffer_length ; k++ ) { an_x[k] = pun_ir_buffer[k] ; an_y[k] = pun_red_buffer[k] ; } // find precise min near an_ir_valley_locs n_exact_ir_valley_locs_count =0; for(k=0 ; k<n_npks ;k++){ un_only_once =1; m=an_ir_valley_locs[k]; n_c_min= 16777216;//2^24; if (m+5 < BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE && m-5 >0){ for(i= m-5;i<m+5; i++) if (an_x[i]<n_c_min){ if (un_only_once >0){ un_only_once =0; } n_c_min= an_x[i] ; an_exact_ir_valley_locs[k]=i; } if (un_only_once ==0) n_exact_ir_valley_locs_count ++ ; } } if (n_exact_ir_valley_locs_count <2 ){ *pn_spo2 = -999 ; // do not use SPO2 since signal ratio is out of range *pch_spo2_valid = 0; return; }

这段代码是用于评估红外（IR）和红色（RED）PPG信号的直流（DC）和交流（AC）值。首先，它将IR和RED PPG数据存储在对应的数组中（an_x和an_y）。然后，它在IR谷点附近寻找精确的最小值，并将其位置存储在an_exact_ir_valley_locs数组中。最后，它检查找到的IR谷点数量是否大于等于2个，如果小于2个，则不使用SPO2值，并将*pn_spo2设置为-999，*pch_spo2_valid设置为0，并返回。

相关问题

def _main(): t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/outtt.png') with tf.compat.v1.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) y = sess.run(psnr(t1, t2)) print(y) 怎么用TensorFlow2.1运行

在 TensorFlow 2.1 中，Session 已经被移除了，所以你需要使用 Eager Execution 模式下的 TensorFlow。此外，TensorFlow 2.1 默认使用 Keras API，所以你需要使用 `tf.keras` 模块来代替原来的 `tf.layers` 和 `tf.nn` 模块。修改后的代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

def read_img(path):
    img = load_img(path, target_size=(256, 256))
    img = img_to_array(img) / 255.0
    return img

def psnr(y_true, y_pred):
    return tf.image.psnr(y_true, y_pred, max_val=1.0)

def main():
    t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png')
    t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/outtt.png')
    y = psnr(t1, t2)
    print(y.numpy())

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个修改后的代码中，我们首先使用 `load_img` 和 `img_to_array` 函数读取图像数据，并将其归一化到 [0,1] 范围内。接着，我们使用 `tf.image.psnr` 函数计算两张图像之间的 PSNR 值，最后使用 `numpy()` 方法将结果转换为 NumPy 数组并打印出来。

with tf.Session() as sess: output=sess.run(max_pool,feed_dict={X:dataset})请对此段代码进行修改

在 TensorFlow 2.0 中，`tf.Session()` 已经被废弃了，因此你不能再使用它来创建会话。相反，你可以直接在命令式上下文中运行 TensorFlow 操作，而无需显式地创建会话。下面是一份示例代码，展示了如何在 TensorFlow 2.0 中运行命令式 TensorFlow 代码：

import tensorflow as tf

# 假设你已经定义好了 max_pool 和 dataset 张量

# 在命令式上下文中运行计算图
output = tf.nn.max_pool(dataset, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 打印结果
print(output.numpy())

在这个示例中，我们首先假设你已经定义好了 `max_pool` 和 `dataset` 张量。然后，我们使用 `tf.nn.max_pool` 函数计算池化操作，并将结果保存在 `output` 张量中。最后，我们使用 `output.numpy()` 将 `output` 张量转换为 NumPy 数组，并将其打印出来。

需要注意的是，在 TensorFlow 2.0 中，你不再需要使用 `feed_dict` 参数来传递输入数据。相反，你可以将输入数据作为张量直接传递给需要它们的操作函数。