matching_bs[i] = torch.cat(matching_bs[i], dim=0) RuntimeError: torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors

这个错误提示是因为`matching_bs[i]`这个列表中有一个或多个元素为空，而`torch.cat()`函数需要至少一个非空张量作为输入。你可以在调用`torch.cat()`函数之前检查一下`matching_bs[i]`列表中的元素是否为空，如果为空则需要先将其填充为一个非空张量。

以下是一个可能的解决方案：

# 先检查matching_bs[i]列表中是否有空元素
if any([x is None for x in matching_bs[i]]):
    # 如果有空元素，则将其替换为一个空的1维张量
    matching_bs[i] = [torch.tensor([]) if x is None else x for x in matching_bs[i]]
# 然后再调用torch.cat()函数
matching_bs[i] = torch.cat(matching_bs[i], dim=0)

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详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_inference(model, fname1, fname2, cache=None): for fname in [fname1, fname2]: if fname not in cache: img = cv2.imread(fname, 0) h, w = img.shape[:2] cache[fname] = {} for image_size in image_sizes: if max(h, w) != image_size: img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size) else: img_r = img.copy() h_r, w_r = img_r.shape[:2] tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None] cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r} mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)

这段代码是一个名为`matching_inference`的函数，包含四个参数：`model`是一个模型，`fname1`和`fname2`是两张图像的文件路径，`cache`是一个缓存字典。该函数的作用是对两张图像进行匹配，并返回它们的特征点坐标。

1. `for fname in [fname1, fname2]:`：遍历两张图像的文件路径。
2. `if fname not in cache:`：如果该图像的路径不在缓存字典中，执行以下操作：
3. `img = cv2.imread(fname, 0)`：使用OpenCV库读取该图像并将其转换为灰度图像。
4. `h, w = img.shape[:2]`：获取该图像的高度和宽度。
5. `cache[fname] = {}`：将该图像的路径作为键，创建一个空字典作为值，并将其存储到缓存字典中。
6. `for image_size in image_sizes:`：遍历一个名为`image_sizes`的列表，该列表包含不同的图像尺寸。
7. `if max(h, w) != image_size:`：如果该图像的高度和宽度的最大值不等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
8. `img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size)`：使用一个名为`resize`的函数将该图像调整为当前遍历到的图像尺寸，并返回调整后的图像和其新的高度和宽度。
9. `else:`：如果该图像的高度和宽度的最大值等于当前遍历到的图像尺寸，则执行以下操作：
10. `img_r = img.copy()`：将该图像复制到`img_r`变量中。
11. `h_r, w_r = img_r.shape[:2]`：获取`img_r`的高度和宽度。
12. `tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None]`：将`img_r`转换为一个PyTorch张量，并将其标准化到0到1的范围内，最后将其放置在GPU上。
13. `cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r}`：将该图像的当前尺寸和对应的PyTorch张量、高度、宽度、调整后的高度和宽度存储到缓存字典中。
14. `mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)`：创建两个空的NumPy数组，用于存储两张图像的特征点坐标。这两个数组在后续的代码中会被填充。

ERROR: No matching distribution found for setuptools==63.2.0

从你的问题描述来看，你在尝试安装一个特定的Python包（setuptools==63.2.0）时遇到了错误，系统找不到匹配的分发版。这可能是由以下几个原因导致的：

1. 你正在使用的Python版本可能不兼容这个特定版本的setuptools。
2. 你正在尝试安装的包可能不存在于你正在使用的Python发行版中。
3. 你可能在尝试使用一个不支持该特定版本的包版本号进行搜索的分发源。

解决方案如下：

* 检查你的Python版本是否兼容该版本的setuptools。如果不兼容，你可能需要降级或升级你的Python版本。
* 尝试在其他的Python分发源中搜索这个包。例如，试试`https://pypi.org/`或者`https://www.python.org/pypi/`。
* 确保你的pip版本是最新的。你可以使用`pip install --upgrade pip`来升级pip。
* 如果你在一个特定的虚拟环境中工作，确保你在该环境中安装了setuptools。

如果上述方法都无法解决你的问题，你可以尝试提供更多的信息，例如你的操作系统、Python版本、pip版本以及你是在什么情况下遇到这个问题的，这样我可能会提供更具体的帮助。