batch = {k:v for k,v in batch.items()}

这并不是一个问题，而是一段 Python 代码，该代码将一个字典对象转换为一个键值对的元组列表。具体地，该代码创建了一个名为 batch 的字典，并将其所有键值对转换为元组列表中的键值对。例如，如果 batch 包含以下键值对：

batch = {'name': 'Alice', 'age': 25}

那么，通过执行上述代码，可以得到以下结果：

batch = [('name', 'Alice'), ('age', 25)]

相关问题

micro_cond = { k: v[i : i + self.microbatch].to(dist_util.dev()) for k, v in cond.items() }是什么意思

这段代码是将一个字典 `cond` 中的所有值进行分批处理，每批的大小为 `self.microbatch`。具体来说，它使用了 Python 的字典解析式创建了一个新的字典 `micro_cond`，其中对于原字典中的每个键值对 `(k, v)`，它的值被切割成若干大小为 `self.microbatch` 的子张量，并放入新字典的相应键 `k` 下。

另外，`.to(dist_util.dev())` 是将切割后的子张量移动到指定的设备上执行，`dist_util.dev()` 返回的是当前运行的设备。这里的 `dist_util` 是一个自定义的工具类，用于分布式训练时的设备管理。

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1, result2, result3, result4)和四个指标(metric1, metric2, metric3, metric4)。函数的实现过程中，使用了分布式训练和异步数据加载的技术，以提高计算效率。