代码解析assert img.size()[1:] == gt.size()[1:]

这行代码是用来断言图像的尺寸（除去批量维度）与目标的尺寸相同。`img.size()`和`gt.size()`分别返回图像张量和目标张量的尺寸。`[1:]`表示从第一个维度开始的所有维度，即排除批量维度。`==`运算符用来比较两个尺寸是否相等。如果尺寸不匹配，将会抛出一个 AssertionError 异常。

相关问题

for filename in calib_files: img = self.imread(filename) if img is None: raise FileNotFoundError(filename, "没有发现!") if len(img.shape) == 2: gray = img else: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if self.img_size is None: self.img_size = gray.shape[::-1] else: assert gray.shape[::-1] == self.img_size

这段代码使用了一个for循环遍历calib_files中的每个文件名，并进行以下操作：

1. 调用self.imread函数读取文件，并将结果赋值给img变量。
2. 如果img为空，即读取文件失败，则抛出FileNotFoundError异常。
3. 如果img是二维的（即灰度图像），则将其赋值给gray变量。
4. 如果img是三维的（即彩色图像），则将其转换为灰度图像，并将结果赋值给gray变量。
5. 如果self.img_size为None，则将gray的shape取反（即高度和宽度交换）作为img_size。
6. 如果self.img_size不为None，则使用assert语句检查gray的shape取反是否等于img_size。如果不等于，则抛出AssertionError异常。

这段代码的作用是读取一组图像文件，并将它们转换为相同大小的灰度图像。如果读取文件失败或者图像大小不一致，则会抛出异常。

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

这是一个 PyTorch 模型定义，定义了一个叫做 BCNN 的类，继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 512x512，输出为 200。在前向传递中，输入数据 x 经过 self.features 后，先将其 reshape 成 N x 512 x (28^2)，然后进行矩阵乘法，得到 N x 512 x 512 的输出，接着对输出进行开根号和 L2 归一化处理，最后送入全连接层得到输出。整个模型的作用是将输入图像映射到一个 200 维的向量表示。